使用OpenMP的并行IplImage转换

我想使用OpenMP对IplImage进行一些转换。这是简单的转换，将图像颠倒。 OpenMP的代码与没有的代码运行相同。这并不重要。使用OpenMP的并行IplImage转换

void UpsideDownFilter::filter(IplImage* dstImage) { 
uchar temp; 
int j; 
int i; 
#pragma omp parallel shared(dstImage) private(j, i, temp) 
{ 
    //  std::cout << omp_get_thread_num() << std::endl; 
#pragma omp for schedule(static, 30) nowait 
    for(j = 0; j < dstImage->height/2; ++j) { 

     for(i = 0; i < dstImage->widthStep; ++i) { 
      temp = dstImage->imageData[i + j * dstImage->widthStep]; 

      dstImage->imageData[i + j * dstImage->widthStep] = 
       dstImage->imageData[i + (dstImage->height - 1 - j) * 
            dstImage->widthStep]; 

      dstImage->imageData[i + (dstImage->height - 1 - j) * 
           dstImage->widthStep] = temp; 
     } 
    } 
} 
}

我已经将#pragma omp推到内部循环。当我不知道什么是错的时候，我做了所有其他的魔术（删除这个，加上）。这是我如何从我的代码中调用该方法：

for (vector<filter_ptr>::iterator it = filters.begin(); 
    it != filters.end(); ++it) { 

    (*it)->filter(dstImage); 
}

有人能告诉我我做错了什么吗？

来源

2012-01-17 Łukasz Klich

你用-openmp编译吗？你为什么使用nowait？ – Tudor 2012-01-17 19:52:35

您可以拥有多个CPU核心，但仍然只有一条内存总线。这里的约束是，你只是移动字节。 – 2012-01-18 05:01:14

如果您不相信它，请添加有关您正在运行的进程数量的检查，请参阅int omp_get_num_threads（）' – Bort 2012-01-18 09:51:52

由于我无法编译你的代码，我写了我自己的代码，我觉得它非常相似。你已经放平了你的二维矩阵，我不会受到困扰，但我认为这不会影响我认为会出错的东西。

#include <vector> 

typedef std::vector<std::vector<double> > matrix_t; 

void flip(matrix_t& A, int const m, int n) 
{ 
    int m_2 = m/2; 
    #pragma omp parallel for 
    for (int i = 0; i < m_2; ++i) { 
     for (int j = 0; j < n; ++j) { 
      std::swap(A[i][j], A[m - (i + 1)][j]); 
     } 
    } 
} 

int 
main() 
{ 
    int n = 20000; 
    matrix_t A (n, std::vector<double>(n, 1.0)); 
    flip(A, n, n); 
    return 0; 
}

在四核机器上，我也没有加速。

> g++ -O2 s18.cc && /usr/bin/time ./a.out && g++ -fopenmp -O2 s18.cc && /usr/bin/time ./a.out 
2.61user 2.18system 0:04.79elapsed 99%CPU (0avgtext+0avgdata 12805936maxresident)k 
0inputs+0outputs (0major+800428minor)pagefaults 0swaps 
7.67user 2.23system 0:04.71elapsed 210%CPU (0avgtext+0avgdata 12806512maxresident)k 
0inputs+0outputs (0major+800481minor)pagefaults 0swaps

我觉得为什么没有加速的原因是因为程序存储器限制。这就是程序的速度是由向内存发送和从内存发送数据的速度控制的。所以无论你拥有多少核心，你都不可能走得更快，因为它们不是限制因素。

来源

2012-01-18 04:01:32

使用OpenMP的并行IplImage转换

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