GCD之dispatch queue

本文介绍iOS中GCD(Grand Central Dispatch)在多线程编程中的使用方法及优势,包括串行队列与并发队列的区别,并通过示例展示了如何利用GCD进行数据读取和UI更新。

GCD之dispatch queue

iOS中多线程编程工具主要有:

  •  NSThread
  • NSOperation
  • GCD

这三种方法都简单易用,各有千秋.但无疑GCD是最有诱惑力的,因为其本身是apple为多核的并行运算提出的解决方案.虽然当前移动平台用双核的不多,但不影响GCD作为多线程编程的利器(ipad2已经是双核了,这无疑是一个趋势).

http://www.cnblogs.com/scorpiozj/archive/2011/07/25/2116459.html

GCD是和block紧密相连的,所以最好先了解下block(可以查看这里).GCD是C level的函数,这意味着它也提供了C的函数指针作为参数,方便了C程序员.

下面首先来看GCD的使用:

dispatch_async(dispatch_queue_t queue, dispatch_block_t block);

async表明异步运行,block代表的是你要做的事情,queue则是你把任务交给谁来处理了.(除了async,还有sync,delay,本文以async为例).

之所以程序中会用到多线程是因为程序往往会需要读取数据,然后更新UI.为了良好的用户体验,读取数据的操作会倾向于在后台运行,这样以避免阻塞主线程.GCD里就有三种queue来处理.

1. Main queue:

  顾名思义,运行在主线程,由dispatch_get_main_queue获得.和ui相关的就要使用Main Queue.

2.Serial quque(private dispatch queue)

  每次运行一个任务,可以添加多个,执行次序FIFO. 通常是指程序员生成的,比如:

NSDate *da = [NSDate date];
NSString *daStr = [da description];
constchar*queueName = [daStr UTF8String];
dispatch_queue_t myQueue = dispatch_queue_create(queueName, NULL);

3. Concurrent queue(global dispatch queue):

可以同时运行多个任务,每个任务的启动时间是按照加入queue的顺序,结束的顺序依赖各自的任务.使用dispatch_get_global_queue获得.

所以我们可以大致了解使用GCD的框架:

复制代码
dispatch_async(getDataQueue,^{
    //获取数据,获得一组后,刷新UI.
    dispatch_aysnc (mainQueue, ^{
    //UI的更新需在主线程中进行
};
}
)
复制代码

由此可见,GCD的使用非常简单,以我的使用经验来看,以后会逐步淘汰使用NSOperation而改用GCD.

最后感慨下,苹果为吸引开发者而将开发门槛降的非常低.以多线程编程为例,似乎还没有比iOS更容易的平台.这无疑会吸引更多的人来淘金,但无疑竞争也会异常激烈.要脱颖而出app在创意上无疑得有独到之处. 这真的是把双刃剑,吐槽下~~.


### 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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