【tulip】 - 多线程的版本

将网络编程示例改为多线程版本,允许多个客户端并发连接。每个线程维护一个`serve`函数栈,包含客户端的socket。操作系统内核管理线程状态,通过ESP寄存器切换栈顶指针。服务器需解决客户端状态保存和全局调度问题,线程栈保存客户端状态,内核线程调度器负责I/O切换。多线程可能导致内存消耗大及线程切换开销。

上次的网络编程的例子,改写成多线程的是这样:

import socket
import thread

def main():
    listen_sock = socket.socket(family=socket.AF_INET, type=socket.SOCK_STREAM, proto=socket.IPPROTO_IP)
    listen_sock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
    listen_sock.bind(('0.0.0.0', 9090))
    listen_sock.listen(0)
    while True:
        conn_sock, client_addr = listen_sock.accept()
        thread.start_new(serve, (conn_sock, client_addr))

def serve(conn_sock, client_addr):
    print('connected from %s:%s' % client_addr)
    input = conn_sock.recv(8192)
    while 'done' != input.strip():
        conn_sock.sendall(input)
        input = conn_sock.recv(8192)
    conn_sock.sendall('bye!\n')
    conn_sock.close()

main()

变成多线程之后,就可以有多个客户端同时连接到服务器并同时进行服务了。最重要的是每个线程,对应了一个“serve”函数的执行。所以函数执行就是有一个函数的栈,栈上有一个函数的参数和局部变量。最重要的一个局部变量就是conn_sock,有了这个socket就可以和对应的客户端进行对话。
机器都有一个ESP的寄存器指向函数的栈顶所在的内存地址。一个cpu核只有一个ESP寄存器。有多个线程同时执行的时候,每个线程的状态是由操作系统内核负责保存在内存中的。当这个线程被调度为执行状态的时候,ESP寄存器被切换为当前线程的栈顶位置,然后继续执行这个线程的后面的指令。服务器可以支持多个客户端,就有两个关键的问题要解决:

  • 保存每个客户端的服务状态(最起码要保存对应这个客户端的socket)
  • 一个全局scheduler来负责I/O,在需要的时候把客户端对应的状态切换为“当前活跃”状态。在线程调用了阻塞的I/O操作时,操作系统内核就把线程给挂起了,同时在映射表里记录一个对应关系,哪个I/O阻塞的fd对应的是哪个线程在等待它。等I/O阻塞条件满足了,对应的线程就会被查表得到然后被唤醒。

在多线程的实现中。每个客户端的状态就是保存在线程对应函数的栈上的,而全局的scheduler就是内核的线程scheduler。这种实现方式最大的缺点是线程的栈是创建时预先分配的很大的一块区域,大量线程会耗费过度内存。并且内核的线程scheduler在切换多个线程的时候,线程切换的开销是比较大。

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 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. **结果存储与阈值处理**: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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