並列バックエンドAPI

詳細説明

以下のAPIは、複数のマルチスレッドフレームワークに由来する複数のスレッドプールによるCPUリソースの過剰利用問題を解決するために提供されている。これは、OpenCVがコンパイル時に使用したスレッドフレームワークとユーザーアプリケーションのフレームワークが異なる場合によく起こる問題である。

アプリケーションは、OpenCVの parallel_for() バックエンドを独自の実装に置き換えることができる（アプリケーションのスレッドプールを再利用するため）。

バックエンドAPIの使用例

Intel TBB

• TBBバックエンドの簡単な実装を含むヘッダをインクルードする:

  #include "opencv2/core/parallel/backend/parallel_for.tbb.hpp"

• バックエンド置き換えコードを実行する:

   cv::parallel::setParallelForBackend(std::make_shared<cv::parallel::tbb::ParallelForBackend>());

• コンパイラ／リンカオプションの設定はアプリケーションのスクリプトの責任である

OpenMP

• OpenMPバックエンドの簡単な実装を含むヘッダをインクルードする:

  #include "opencv2/core/parallel/backend/parallel_for.openmp.hpp"

• バックエンド置き換えコードを実行する:

   //omp_set_dynamic(1);
   cv::parallel::setParallelForBackend(std::make_shared<cv::parallel::openmp::ParallelForBackend>());

• コンパイラ／リンカオプションの設定はアプリケーションのスクリプトの責任である

プラグインのサポート

実行時の設定オプション:

• バックエンドの優先度を変更する: OPENCV_PARALLEL_PRIORITY_<backend>=9999
• バックエンドを無効化する: OPENCV_PARALLEL_PRIORITY_<backend>=0
• 高優先度（>100000）のバックエンドのリストを指定する: OPENCV_PARALLEL_PRIORITY_LIST=TBB,OPENMP。未知のバックエンドは新しいプラグインとして登録される。

クラス
class	cv::parallel::ParallelForAPI
class	cv::parallel::openmp::ParallelForBackend
class	cv::parallel::tbb::ParallelForBackend

関数
void	cv::parallel::setParallelForBackend (const std::shared_ptr< ParallelForAPI > &api, bool propagateNumThreads=true)
	OpenCVのparallel_forバックエンドを置き換える。
bool	cv::parallel::setParallelForBackend (const std::string &backendName, bool propagateNumThreads=true)
	OpenCVのparallel_forバックエンドを変更する。

関数詳解

setParallelForBackend() [1/2]

void cv::parallel::setParallelForBackend	(	const std::shared_ptr< ParallelForAPI > &	api,
		bool	propagateNumThreads = true )

Python:
	cv.parallel.setParallelForBackend(	backendName[, propagateNumThreads]	) ->	retval

#include <opencv2/core/parallel/parallel_backend.hpp>

OpenCVのparallel_forバックエンドを置き換える。

アプリケーションは、OpenCVの parallel_for() バックエンドを独自の実装に置き換えることができる。

覚え書き

この呼び出しはスレッドセーフではない。他のOpenCV処理関数より前に（かつ他のスレッドを作成する前に）main() からこの関数を呼び出すことを検討すること。

setParallelForBackend() [2/2]

bool cv::parallel::setParallelForBackend	(	const std::string &	backendName,
		bool	propagateNumThreads = true )

Python:
	cv.parallel.setParallelForBackend(	backendName[, propagateNumThreads]	) ->	retval

#include <opencv2/core/parallel/parallel_backend.hpp>

OpenCVのparallel_forバックエンドを変更する。

覚え書き

この呼び出しはスレッドセーフではない。他のOpenCV処理関数より前に（かつ他のスレッドを作成する前に）main() からこの関数を呼び出すことを検討すること。