c++ - 使用 openmp 并行计算 for 循环

Question

我有一个二维图像，我想在其中计算所有颜色并将结果存储在一个数组中。我知道颜色的数量，所以我可以在之前设置数组的大小。我现在的问题是计数对我来说持续时间太长。如何使用 OpenMP 加快计数？
我当前的序列号是

std::vector<int> ref_color_num_thread;
    ref_color_num.resize(ref_color.size());
    std::fill(ref_color_num.begin(), ref_color_num.end(), 0);
    ref_color_num_thread.resize(ref_color.size());
    std::fill(ref_color_num_thread.begin(), ref_color_num_thread.end(), 0);

    for (int i = 0; i < image.width(); i++)
    {
        for (int j = 0; j < image.height(); j++)
        {
            for (int k = 0; k < (int)ref_color.size(); k++)
            {
                if (image(i, j, 0, 0) == ref_color[k].R && image(i, j, 0, 1) == ref_color[k].G && image(i, j, 0, 2) == ref_color[k].B)
                    ref_color_num_thread[k]++;
            }
        }
    }

第一种方法是在每个循环(每次尝试另一个)设置 #pragma omp parallel for，但每次我都会因为错误的内存访问而导致程序崩溃。我必须为我的 vector 使用 private() 吗？

Answer 1

您正在做的是填充颜色的直方图。这等同于使用 OpenMP 在 C/C++ 中进行数组缩减。在 C/C++ 中，OpenMP 没有内置对此的支持(但它在 Fortran 中支持，因为数组大小在 Fortran 中是已知的，而在 C/C++ 中它仅对静态数组已知)。但是，使用 OpenMP 自己在 C/C++ 中进行数组缩减很容易。

#pragma omp parallel 
{
    std:vector<int> ref_color_num_thread_private(ref_color.size(),0);
    #pragma omp for
    for (int i = 0; i < image.width(); i++) {
        for (int j = 0; j < image.height(); j++) {
            for (int k = 0; k < (int)ref_color.size(); k++) {
                if (image(i, j, 0, 0) == ref_color[k].R && image(i, j, 0, 1) == ref_color[k].G && image(i, j, 0, 2) == ref_color[k].B) 
                    ref_color_num_thread_private[k]++;
            }
        }
    }
    #pragma omp critical 
    {   
        for(int i=0; i<(int)ref_color.size(); i++) {
             ref_color_num_thread[i] += ref_color_num_thread_private[i];
        }
    }
}

我在这里详细介绍了他 Fill histograms (array reduction) in parallel with OpenMP without using a critical section

我展示了如何在没有关键部分的情况下进行数组缩减，但这要棘手得多。您应该首先测试第一种情况，看看它是否适合您。只要颜色数 (ref_color.size()) 与像素数相比较小，它就应该很好地并行化。否则，您可能需要在没有关键部分的情况下尝试第二种情况。