学习OpenCV——OpenMP

最近在看多核编程。简单来说，由于现在电脑CPU一般都有两个核，4核与8核的CPU也逐渐走入了寻常百姓家，传统的单线程编程方式难以发挥多核CPU的强大功能，于是多核编程应运而生。按照我的理解，多核编程可以认为是对多线程编程做了一定程度的抽象，提供一些简单的API，使得用户不必花费太多精力来了解多线程的底层知识，从而提高编程效率。这两天关注的多核编程的工具包括openMP和TBB。按照目前网上的讨论，TBB风头要盖过openMP，比如openCV过去是使用openMP的，但从2.3版本开始抛弃openMP，转向TBB。但我试下来，TBB还是比较复杂的，相比之下，openMP则非常容易上手。因为精力和时间有限，没办法花费太多时间去学习TBB，就在这里分享下这两天学到的openMP的一点知识，和大家共同讨论。

openMP支持的编程语言包括C语言、C++和Fortran，支持OpenMP的编译器包括Sun Studio，Intel Compiler，Microsoft Visual Studio，GCC。我使用的是Microsoft Visual Studio 2008，CPU为Intel i5 四核，首先讲一下在Microsoft Visual Studio 2008上openMP的配置。非常简单，总共分2步：

(1) 新建一个工程。这个不再多讲。

(2) 建立工程后，点击 菜单栏->Project->Properties，弹出菜单里，点击 Configuration Properties->C/C++->Language->OpenMP Support，在下拉菜单里选择Yes。

至此配置结束。下面我们通过一个小例子来说明openMP的易用性。这个例子是 有一个简单的test()函数，然后在main()里，用一个for循环把这个test()函数跑8遍。

#include <iostream> 2 #include <time.h> 3 void test() 4 { 5     int a = 0; 6     for (int i=0;i<100000000;i++) 7         a++; 8 } 9 int main()10 {11     clock_t t1 = clock();12     for (int i=0;i<8;i++)13         test();14     clock_t t2 = clock();15     std::cout<<"time: "<<t2-t1<<std::endl;16 }

编译运行后，打印出来的耗时为：1.971秒。下面我们用一句话把上面代码变成多核运行。

#include <iostream> 2 #include <time.h> 3 void test() 4 { 5     int a = 0; 6     for (int i=0;i<100000000;i++) 7         a++; 8 } 9 int main()10 {11     clock_t t1 = clock();12     #pragma omp parallel for13     for (int i=0;i<8;i++)14         test();15     clock_t t2 = clock();16     std::cout<<"time: "<<t2-t1<<std::endl;17 }

编译运行后，打印出来的耗时为：0.546秒，几乎为上面时间的1/4。

由此我们可以看到openMP的简单易用。在上面的代码里，我们一没有额外include头文件，二没有额外link库文件，只是在for循环前加了一句#pragma omp parallel for。而且这段代码在单核机器上，或者编译器没有将openMP设为Yes的机器上编译也不会报错，将自动忽略#pragma这行代码，然后按照传统单核串行的方式编译运行！我们唯一要多做的一步，是从C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 9.0\VC\redist\x86\Microsoft.VC90.OPENMP和C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 9.0\VC\redist\Debug_NonRedist\x86\Microsoft.VC90.DebugOpenMP目录下分别拷贝vcomp90d.dll和vcomp90.dll文件到工程文件当前目录下。

对上面代码按照我的理解做个简单的剖析。

当编译器发现#pragma omp parallel for后，自动将下面的for循环分成N份，(N为电脑CPU核数)，然后把每份指派给一个核去执行，而且多核之间为并行执行。下面的代码验证了这种分析。

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#include <iostream> int main() { #pragma omp parallel for for (int i=0;i<10;i++) std::cout<<i<<std::endl; return 0; }

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会发现控制台打印出了0 3 4 5 8 9 6 7 1 2。注意：因为每个核之间是并行执行，所以每次执行时打印出的顺序可能都是不一样的。

下面我们来了谈谈竞态条件(race condition)的问题，这是所有多线程编程最棘手的问题。该问题可表述为，当多个线程并行执行时，有可能多个线程同时对某变量进行了读写操作，从而导致不可预知的结果。比如下面的例子，对于包含10个整型元素的数组a，我们用for循环求它各元素之和，并将结果保存在变量sum里。

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#include <iostream> int main() { int sum = 0; int a[10] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}; #pragma omp parallel for for (int i=0;i<10;i++) sum = sum + a[i]; std::cout<<"sum: "<<sum<<std::endl; return 0; }

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如果我们注释掉#pragma omp parallel for，让程序先按照传统串行的方式执行，很明显，sum = 55。但按照并行方式执行后，sum则会变成其他值，比如在某次运行过程中，sum = 49。其原因是，当某线程A执行sum = sum + a[i]的同时，另一线程B正好在更新sum，而此时A还在用旧的sum做累加，于是出现了错误。

那么用openMP怎么实现并行数组求和呢？下面我们先给出一个基本的解决方案。该方案的思想是，首先生成一个数组sumArray，其长度为并行执行的线程的个数(默认情况下，该个数等于CPU的核数)，在for循环里，让各个线程更新自己线程对应的sumArray里的元素，最后再将sumArray里的元素累加到sum里，代码如下

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#include <iostream> #include <omp.h> int main(){ int sum = 0; int a[10] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}; int coreNum = omp_get_num_procs();//获得处理器个数 int* sumArray = new int[coreNum];//对应处理器个数，先生成一个数组 for (int i=0;i<coreNum;i++)//将数组各元素初始化为0 sumArray[i] = 0; #pragma omp parallel for for (int i=0;i<10;i++) { int k = omp_get_thread_num();//获得每个线程的ID sumArray[k] = sumArray[k]+a[i]; } for (int i = 0;i<coreNum;i++) sum = sum + sumArray[i]; std::cout<<"sum: "<<sum<<std::endl; return 0; }

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需要注意的是，在上面代码里，我们用omp_get_num_procs()函数来获取处理器个数，用omp_get_thread_num()函数来获得每个线程的ID，为了使用这两个函数，我们需要include <omp.h>。

上面的代码虽然达到了目的，但它产生了较多的额外操作，比如要先生成数组sumArray，最后还要用一个for循环将它的各元素累加起来，有没有更简便的方式呢？答案是有，openMP为我们提供了另一个工具，归约(reduction)，见下面代码：

#include <iostream> 2 int main(){ 3     int sum = 0; 4     int a[10] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}; 5 #pragma omp parallel for reduction(+:sum) 6     for (int i=0;i<10;i++) 7         sum = sum + a[i]; 8     std::cout<<"sum: "<<sum<<std::endl; 9     return 0;10 }

上面代码里，我们在#pragma omp parallel for 后面加上了 reduction(+:sum)，它的意思是告诉编译器：下面的for循环你要分成多个线程跑，但每个线程都要保存变量sum的拷贝，循环结束后，所有线程把自己的sum累加起来作为最后的输出。

reduction虽然很方便，但它只支持一些基本操作，比如+,-,*,&,|,&&,||等。有些情况下，我们既要避免race condition，但涉及到的操作又超出了reduction的能力范围，应该怎么办呢？这就要用到openMP的另一个工具，critical。来看下面的例子，该例中我们求数组a的最大值，将结果保存在max里。

#include <iostream> 2 int main(){ 3     int max = 0; 4     int a[10] = {11,2,33,49,113,20,321,250,689,16}; 5 #pragma omp parallel for 6     for (int i=0;i<10;i++) 7     { 8         int temp = a[i]; 9 #pragma omp critical10         {11             if (temp > max)12                 max = temp;13         }14     }15     std::cout<<"max: "<<max<<std::endl;16     return 0;17 }

上例中，for循环还是被自动分成N份来并行执行，但我们用#pragma omp critical将 if (temp > max) max = temp 括了起来，它的意思是：各个线程还是并行执行for里面的语句，但当你们执行到critical里面时，要注意有没有其他线程正在里面执行，如果有的话，要等其他线程执行完再进去执行。这样就避免了race condition问题，但显而易见，它的执行速度会变低，因为可能存在线程等待的情况。
有了以上基本知识，对我来说做很多事情都足够了。下面我们来看一个具体的应用例，从硬盘读入两幅图像，对这两幅图像分别提取特征点，特征点匹配，最后将图像与匹配特征点画出来。理解该例子需要一些图像处理的基本知识，我不在此详细介绍。另外，编译该例需要opencv，我用的版本是2.3.1，关于opencv的安装与配置也不在此介绍。我们首先来看传统串行编程的方式。

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#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include <iostream> #include <omp.h> int main( ){ cv::SurfFeatureDetector detector( 400 ); cv::SurfDescriptorExtractor extractor; cv::BruteForceMatcher<cv::L2<float> > matcher; std::vector< cv::DMatch > matches; cv::Mat im0,im1; std::vector<cv::KeyPoint> keypoints0,keypoints1; cv::Mat descriptors0, descriptors1; double t1 = omp_get_wtime( ); //先处理第一幅图像 im0 = cv::imread("rgb0.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE ); detector.detect( im0, keypoints0); extractor.compute( im0,keypoints0,descriptors0); std::cout<<"find "<<keypoints0.size()<<"keypoints in im0"<<std::endl; //再处理第二幅图像 im1 = cv::imread("rgb1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE ); detector.detect( im1, keypoints1); extractor.compute( im1,keypoints1,descriptors1); std::cout<<"find "<<keypoints1.size()<<"keypoints in im1"<<std::endl; double t2 = omp_get_wtime( ); std::cout<<"time: "<<t2-t1<<std::endl; matcher.match( descriptors0, descriptors1, matches ); cv::Mat img_matches; cv::drawMatches( im0, keypoints0, im1, keypoints1, matches, img_matches ); cv::namedWindow("Matches",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cv::imshow( "Matches", img_matches ); cv::waitKey(0); return 1; }

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很明显，读入图像，提取特征点与特征描述子这部分可以改为并行执行，修改如下：

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#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include <iostream> #include <vector> #include <omp.h> int main( ){ int imNum = 2; std::vector<cv::Mat> imVec(imNum); std::vector<std::vector<cv::KeyPoint>>keypointVec(imNum); std::vector<cv::Mat> descriptorsVec(imNum); cv::SurfFeatureDetector detector( 400 ); cv::SurfDescriptorExtractor extractor; cv::BruteForceMatcher<cv::L2<float> > matcher; std::vector< cv::DMatch > matches; char filename[100]; double t1 = omp_get_wtime( ); #pragma omp parallel for for (int i=0;i<imNum;i++){ sprintf(filename,"rgb%d.jpg",i); imVec[i] = cv::imread( filename, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE ); detector.detect( imVec[i], keypointVec[i] ); extractor.compute( imVec[i],keypointVec[i],descriptorsVec[i]); std::cout<<"find "<<keypointVec[i].size()<<"keypoints in im"<<i<<std::endl; } double t2 = omp_get_wtime( ); std::cout<<"time: "<<t2-t1<<std::endl; matcher.match( descriptorsVec[0], descriptorsVec[1], matches ); cv::Mat img_matches; cv::drawMatches( imVec[0], keypointVec[0], imVec[1], keypointVec[1], matches, img_matches ); cv::namedWindow("Matches",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cv::imshow( "Matches", img_matches ); cv::waitKey(0); return 1; }

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两种执行方式做比较，时间为：2.343秒v.s. 1.2441秒

在上面代码中，为了改成适合#pragma omp parallel for执行的方式，我们用了STL的vector来分别存放两幅图像、特征点与特征描述子，但在某些情况下，变量可能不适合放在vector里，此时应该怎么办呢？这就要用到openMP的另一个工具，section，代码如下：

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#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include <iostream> #include <omp.h> int main( ){ cv::SurfFeatureDetector detector( 400 ); cv::SurfDescriptorExtractor extractor; cv::BruteForceMatcher<cv::L2<float> > matcher; std::vector< cv::DMatch > matches; cv::Mat im0,im1; std::vector<cv::KeyPoint> keypoints0,keypoints1; cv::Mat descriptors0, descriptors1; double t1 = omp_get_wtime( ); #pragma omp parallel sections { #pragma omp section { std::cout<<"processing im0"<<std::endl; im0 = cv::imread("rgb0.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE ); detector.detect( im0, keypoints0); extractor.compute( im0,keypoints0,descriptors0); std::cout<<"find "<<keypoints0.size()<<"keypoints in im0"<<std::endl; } #pragma omp section { std::cout<<"processing im1"<<std::endl; im1 = cv::imread("rgb1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE ); detector.detect( im1, keypoints1); extractor.compute( im1,keypoints1,descriptors1); std::cout<<"find "<<keypoints1.size()<<"keypoints in im1"<<std::endl; } } double t2 = omp_get_wtime( ); std::cout<<"time: "<<t2-t1<<std::endl; matcher.match( descriptors0, descriptors1, matches ); cv::Mat img_matches; cv::drawMatches( im0, keypoints0, im1, keypoints1, matches, img_matches ); cv::namedWindow("Matches",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cv::imshow( "Matches", img_matches ); cv::waitKey(0); return 1; }

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上面代码中，我们首先用#pragma omp parallel sections将要并行执行的内容括起来，在它里面，用了两个#pragma omp section，每个里面执行了图像读取、特征点与特征描述子提取。将其简化为伪代码形式即为：

#pragma omp parallel sections 2 { 3     #pragma omp section 4     { 5         function1(); 6     } 7 　　#pragma omp section 8     { 9         function2();10     }11 }

意思是：parallel sections里面的内容要并行执行，具体分工上，每个线程执行其中的一个section，如果section数大于线程数，那么就等某线程执行完它的section后，再继续执行剩下的section。在时间上，这种方式与人为用vector构造for循环的方式差不多，但无疑该种方式更方便，而且在单核机器上或没有开启openMP的编译器上，该种方式不需任何改动即可正确编译，并按照单核串行方式执行。

以上分享了这两天关于openMP的一点学习体会，其中难免有错误，欢迎指正。另外的一点疑问是，看到各种openMP教程里经常用到private,shared等来修饰变量，这些修饰符的意义和作用我大致明白，但在我上面所有例子中，不加这些修饰符似乎并不影响运行结果，不知道这里面有哪些讲究。

在写上文的过程中，参考了包括以下两个网址在内的多个地方的资源，不再一 一列出，在此一并表示感谢。

http://blog.csdn.net/drzhouweiming/article/details/4093624
http://software.intel.com/zh-cn/articles/more-work-sharing-with-openmp