WIN32多线程程序设计学习笔记(第三章)

本文是WIN32多线程程序设计学习笔记第三章内容。介绍用GetExitCodeThread()判断线程是否执行,但该方法是忙等待,浪费CPU时间。推荐使用WaitForSingleObject()解决问题,还给出示例程序,并指出其效率问题,可通过WaitForMultipleObjects()改善,最后提到MsgWaitForMultipleObjects()。

WIN32多线程程序设计学习笔记(第三章)

 

通过在上一章的学习,我学会使用GetExitCodeThread()这个函数来判断一个线程是否还在执行。通过这个函数,我就可以对付“某个线程必须在某个线程结束后才能运行”的情况。复习一下:

程序片段:

              for  ( ; ; )

              {

                     int rc;

                     rc  =  GetExitCodeThread(hThrd,&exitCode);

                     if (!rc && exitCode != STILL_ACTIVE)

                            break;

              }

使用这个方法,必须持续不断的调用GetExitCodeThread(),直到其结果不再是STILL_ACTIVE书上说这方法不好,很浪费cpu时间.,称为忙等待(busy waits)忙等待必须应有的重视,不然你会发现当包含忙等待的程序运行起来后,其它正在进行的程序的反应就很迟钝了。因为cpu几乎用了所有的可用时间去检查线程是否结束。

 

那么,我应该怎么做呢?如何才更有效率呢?

 

另一种有效率的方法:

使用WaitForSingleObject()这个函数来完美的解决问题。

完成上面程序片段同样功能只需一句话:

WaitForSingleObject ( hThrd, INFINITE );

hThrd线程没有结束时,调用这个函数的程序就会在函数调用点停下来,直到hThrd线程结束时(术语:hThrd被激发)才继续向下执行。

不知道大家会不会有这样疑问------这个函数不会只是把上面的程序片段包装了一下吧?它真是很有效率吗?如果它有效率,它是如何做到的呢?

可以告诉大家,WaitForSingleObject()不是上述程序片段的简单包装,它真的很有效率(不信,按书上的方法,打开性能管理器看看),至于它如何做到的,我也有兴趣知道(知道告诉我),我只知道这个函数得到了操作系统级的某些底层调度函数的支持。

 

基本上本章的核心内容就是以上所述了。(至于WaitForSingleObject()参数及返回值的说明,查书就行了,毋需多言)

 

 

具体的看一个实在的例子,胜过在此长篇大论,下面请看:

//参考书上例子

//程序的目的:只用3个线程,完成6件事

int main()

{

              HANDLE        hThrds[3];

 

              int slot = 0;

              For ( int I=1 ; I<=6 ; I++)

              {

                     if( I > 3 )

                     {//已经存在3个线程了

//等待其中的一个线程线束后,再创建线程做剩余的事情

//效率不高,因为线程结束的次序与它们被产生的次序不同

WaitForSingleObject( hThrds[slot] , INFINITE ) ;

CloseHandle ( hThrds[slot] );

                     }

 

                     //构造线程

                     hThrds[slot] = CreateThread(NULL,0,ThreadFunc,NULL,0,NULL);

                    

                     if (++slot>2)

                            slot=0;

}// end for

 

for ( slot=0; slot<3; slot++)

{

       //等待剩余的线程结束

       WaitForSingleObject( hThrds[slot] , INFINITE ) ;

       CloseHandle ( hThrds[slot] );

}// end for

}

 

上面的这段程序有一个问题,就是效率不是很高;理想的状况是,一旦有一个线程结束,就立刻产生一个线程补上。仔细读上面的程序,你会发现它无法实现理想的状况;因为它假设线程结束的次序会和它们被产生的次序相同。比如,当依序产生了1,2,3线程以后,一定是按1,2,3的次序结束。其实不然,也许21更早结束。在这时,上面的程序并不会立刻产生一个线程填补2,而是非要等1结束了,才产生线程。那么能够实现理想的状况吗?答案是可以,请用WaitForMultipleObjects() 函数, 这个函数的用法基本上与WaitForSingleObject()差不多,在这里我就不举例说明了。

 

本章最后还提到了MsgWaitForMultipleObjects() , 这个函数特点是在消息到达或线程结束时返回。

 

我想,只要用会了WaitForSingleObject()这个函数, 那么WaitForMultipleObjects()MsgWaitForMultipleObjects()看一下也就会用了(书上举了两个小例子来说明,看一下花不了多少时间,不必我在这里废话了)

 

这一章节的内容大概就是这么多,总结一下:

* 等待线程结束                  [  WaitForSingleObject()           ]

* 等待多个线程结束              [  WaitForMultipleObjects()                ]

* 等待多个线程结束或消息到达    [  MsgWaitForMultipleObjects()         ]

 

 

附注:以上正文纯属加强记忆所做笔记,内容或有不详,甚至错误,请阅者见谅,匆见怪!!!

 

### 光流法C++源代码解析应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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