OpenMP并行编程应用-加速OpenCV图像拼接算法汇总.docx资源-CSDN文库

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OpenMP 并行编程应用—加速 OpenCV 图像拼接算法

OpenMP 是一种应用于多处理器程序设计的并行编程处理方案，它提供了对于并行编程的高层抽象，只需要在程序中添加简单的指令，就可以编写高效的并行程序，而不用关心具体的并行实

现细节，降低了并行编程的难度和复杂度。也正因为OpenMP 的简单易用性，它并不适合于需要复杂的线程间同步和互斥的场合。

OpenCV 中使用 Sift 或者 Surf 特征进行图像拼接的算法，需要分别对两幅或多幅图像进行特征提取和特征描述，之后再进行图像特征点的配对，图像变换等操作。不同图像的特征提取和描述的

工作是整个过程中最耗费时间的，也是独立运行的，可以使用 OpenMP 进行加速。

以下是不使用 OpenMP 加速的 Sift 图像拼接原程序：

[cpp] view plain copy print?在 CODE 上查看代码片派生到我的代码片

#include "highgui/highgui.hpp"

#include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"

#include "opencv2/legacy/legacy.hpp"

#include "omp.h"

using namespace cv;

//计算原始图像点位在经过矩阵变换后在目标图像上对应位置

Point2f getTransformPoint(const Point2f originalPoint, const Mat &transformMaxtri);

int main(int argc, char *argv[])

{

float startTime = omp_get_wtime();

Mat image01 = imread("Test01.jpg");

Mat image02 = imread("Test02.jpg");

imshow("拼接图像 1", image01);

imshow("拼接图像 2", image02);

//灰度图转换

Mat image1, image2;

cvtColor(image01, image1, CV_RGB2GRAY);

cvtColor(image02, image2, CV_RGB2GRAY);

//提取特征点

SiftFeatureDetector siftDetector(800); // 海塞矩阵阈值

vector<KeyPoint> keyPoint1, keyPoint2;

siftDetector.detect(image1, keyPoint1);

siftDetector.detect(image2, keyPoint2);

//特征点描述，为下边的特征点匹配做准备

SiftDescriptorExtractor siftDescriptor;

Mat imageDesc1, imageDesc2;

siftDescriptor.compute(image1, keyPoint1, imageDesc1);

siftDescriptor.compute(image2, keyPoint2, imageDesc2);

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EdisionZeng

2023-01-15

超级好的资源，很值得参考学习，对我启发很大，支持！

春哥111

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