TBB、OpenCV混合编程

TBB提供了Parallel_for、Parallel_do、Parallel_reduce等通用并行算法,可以应用在不同的并行算法场合,Parallel_for适合用在多个数据或请求之间彼此没有依赖关系,所要进行的操作也是一样的情况。


Parallel_for的调用格式:

Parallel_for(first,last,step,func)

表示一个循环的并行执行,等价于以下操作:

for(auto i =first;i<last; i+=step)func(i);


第三个参数step可以省略,默认为1。Parallel_for的使用:

#include <tbb/tbb.h>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace tbb;

void func1(int a)
{
	cout << a << endl;
}

int main()
{
	parallel_for(0, 10, 2, func1); //step为2
	//parallel_for(0, 10, func1); //默认的step为1
	getchar();
	return 0;
}

其中一次输出为0 4 2 6 8。


在OpenCV中有些场景需要读入多张图片,并对这些图片进行预处理,如二值化、滤波等这种场景可以使用TBB进行加速。以下是使用parallel_for模板读入多幅图片并执行高斯滤波的示例:

#include <tbb/tbb.h>
#include <iostream>
#include <core/core.hpp>
#include <imgproc.hpp>
#include <highgui/highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace tbb;
using namespace cv;

vector<Mat> imageVec;
spin_mutex mutexObj; //互斥锁

void ReadImage(int a)
{
	//获取图像名字,在硬盘上按0~9.jpg排列
	stringstream stringstr;
	stringstr << a;
	string imagePath;
	stringstr >> imagePath;
	imagePath += ".jpg";
	Mat image = imread(imagePath);

	mutexObj.lock(); //互斥
	imageVec.push_back(image);
	mutexObj.unlock(); //解除互斥
}

void GaussOperate(int a)
{
	GaussianBlur(imageVec[a], imageVec[a], Size(11, 11), 10);
}

int main()
{
	parallel_for(0, 10, 1, ReadImage); //多线程读入图片
	parallel_for(0, 10, 1, GaussOperate);  //分别执行高斯滤波操作	
	imshow("高斯滤波", imageVec[0]); //显示其中一幅图像
	waitKey();
	return 0;
}


其中一幅原始输入图像:



滤波效果:



程序中首先定义了一个spin_mutex类的对象mutexObj。TBB中spin_mutex类用来对多线程中一段代码或变量提供同步和互斥保护,保证在同一时间只有一个线程对这段代码或变量进行操作。


lock函数开启互斥锁,unlock函数解除互斥。TBB中提供的互斥锁除了spin_mutex外还有5个: mutex、quening_mutex、spin_rw_mutex、recurisve_mutex、queuing_rw_mutex。


上例中高斯滤波部分只有一个滤波操作,使用lambda表达式更为简洁,上例中的main函数可以改写为:

int main()
{
	parallel_for(0, 10, 1, ReadImage); //多线程读入图片
	parallel_for(0, 10, 1, [](int a) {GaussianBlur(imageVec[a],imageVec[a], Size(11, 11), 10); }); //lambda表达式写法	
	imshow("高斯滤波", imageVec[0]);
	waitKey();
	return 0;
}


parallel_for(0, 10, 1, GaussOperate)等价于parallel_for(0, 10, 1, [](int a) {GaussianBlur(imageVec[a],imageVec[a], Size(11, 11), 10); })


<think>好的,我现在需要解决用户提到的Halcon与MFC混合编程时运行报错找不到halconcpp.dll的问题。首先,我要理解这个问题的常见原因。通常,这类问题可能涉及动态链接库(DLL)未正确配置或路径问题。用户已经引用了相关的头文件和命名空间,但运行时仍然报错,说明程序在运行时无法找到所需的DLL文件。 首先,我应该考虑DLL文件的存放位置。根据Windows系统的DLL搜索顺序,程序首先会在当前工作目录中查找,然后在系统目录(如System32)和环境变量PATH指定的路径中查找。因此,用户需要确保halconcpp.dll位于这些路径中的某个位置。常见做法是将DLL复制到程序的输出目录,比如Debug或Release文件夹下。 接下来,检查环境变量是否正确配置。Halcon安装后通常会自动添加环境变量,但有时可能因为安装问题或系统更新导致环境变量丢失。用户可以手动检查系统环境变量中的PATH是否包含Halcon的bin目录,例如C:\Program Files\MVTec\HALCON-21.05\bin\x64-win64。如果没有,需要手动添加并重启计算机。 另外,编译平台和Halcon版本的匹配也是一个关键点。如果用户的项目是64位的,但引用了32位的Halcon库,或者反之,就会导致运行时找不到DLL。需要确认项目属性中的平台工具集和目标平台是否与Halcon的版本一致。例如,x64项目应使用Halcon的x64库。 依赖项的问题也不容忽视。halconcpp.dll可能依赖于其他Halcon的DLL文件,如hcanvas.dll或halcon.dll。用户可以使用Dependency Walker工具来检查halconcpp.dll的所有依赖项是否都可用,并确保这些DLL文件同样位于正确的路径中。 还有可能的是,用户在使用Halcon的某些功能模块时,需要额外的授权或许可证文件。某些情况下,缺少有效的许可证可能导致DLL加载失败。因此,检查Halcon的许可证管理器是否正常运行,许可证文件是否有效,也是一个需要验证的步骤。 此外,代码中是否在程序启动时正确初始化了Halcon的运行环境?例如,在MFC应用程序的初始化部分调用Halcon的初始化函数,确保资源正确加载。如果未正确初始化,可能导致DLL加载失败。 最后,如果以上步骤都确认无误,但问题依旧存在,可能需要重新安装Halcon库,并确保在安装过程中没有出现错误。有时,安装文件损坏或权限问题可能导致部分文件未正确安装。 总结一下,可能的解决步骤包括:确认DLL位置、检查环境变量、匹配编译平台、检查依赖项、验证许可证、初始化Halcon环境以及重新安装Halcon。用户需要逐一排查这些方面,找到具体原因并进行修正。</think>针对Halcon与MFC混合编程运行时提示找不到`halconcpp.dll`的问题,以下是分步解决方案: --- ### 1. **确认DLL文件位置** - **手动复制DLL到输出目录** 将`halconcpp.dll`从Halcon安装目录(例如`C:\Program Files\MVTec\HALCON-21.05\bin\x64-win64`)复制到以下位置: - 项目生成的`Debug`或`Release`文件夹(如`YourProject\x64\Debug`) - 程序启动时的当前工作目录(可通过项目属性 > 调试 > 工作目录确认) - **验证路径权限** 确保程序对DLL所在目录有读取权限[^1]。 --- ### 2. **配置系统环境变量** - **添加Halcon的bin目录到PATH** 右键“此电脑” > 属性 > 高级系统设置 > 环境变量 > 编辑系统变量`Path`,添加Halcon的bin路径(如`C:\Program Files\MVTec\HALCON-21.05\bin\x64-win64`)。 - **重启生效** 修改环境变量后需重启Visual Studio和操作系统。 --- ### 3. **检查平台一致性** - **项目属性设置** 在Visual Studio中: 1. 确认项目平台(如x64)与Halcon库的架构一致。 2. 链接器 > 输入 > 附加依赖项:检查是否包含正确的Halcon库(如`halconcpp.lib`)。 3. C/C++ > 常规 > 附加包含目录:添加Halcon的include路径(如`C:\Program Files\MVTec\HALCON-21.05\include`)。 --- ### 4. **验证依赖项完整性** - **使用Dependency Walker** 下载工具[Dependency Walker](http://www.dependencywalker.com/),打开`halconcpp.dll`,检查是否有缺失的依赖DLL(如`hcanvas.dll`或`tbb.dll`)。若有缺失,从Halcon的bin目录复制到程序输出目录。 --- ### 5. **检查Halcon许可证** - **确认许可证文件有效** 确保`license.dat`位于Halcon的`license`目录,且未过期。 - **环境变量设置(可选)** 若许可证路径非默认,设置环境变量`HALCONLICENSES`指向许可证目录。 --- ### 6. **代码初始化检查** - **在MFC启动时初始化Halcon** 在`CYourApp::InitInstance()`中添加初始化代码: ```cpp #include "HalconCpp.h" BOOL CYourApp::InitInstance() { HalconCpp::HImage img; // 隐式初始化Halcon运行时 // ...其他代码 } ``` --- ### 7. **重新安装Halcon库** - 如果上述步骤无效,卸载Halcon后重新安装,并勾选“为所有用户安装”以避免权限问题。 --- ### 相关问题 1. Halcon与OpenCV混合编程时如何避免DLL冲突? 2. 如何调试Halcon在MFC中的内存泄漏问题? 3. Halcon的运行时环境初始化需要哪些关键步骤?
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