python-opencv 图像分块处理

可能是由于刚接触python，其函数参数传递跟C++有非常大的不同，花了很多的时间

还是按照惯例，先贴源码，但是在此之前先说明，多线程共享对象目前发现只能通过dict进行，发现list等其他类型并不起到引用传递的作用。

# -*- coding: cp936 -*-
import cv2
import sys  
import multiprocessing
import time
import os
import numpy as np
class imgA:
    def __init__(self):
        print 'init:',os.getpid()
        self.a=[]
        self.b=[]
        self.c=[]
        self.all=[]
        self.radius = multiprocessing.Manager().dict()
        self.radius['a'] = self.a
        self.radius['b']=self.b
        self.radius['c']=self.c
        self.radius['all']=self.all
    def add(self):
        for i in range(self.a.shape[0]):
            for j in range(self.a.shape[1]):
                if(self.a[i][j])>0:
                    self.a[i][j]=0
                else:
                    self.a[i][j]=255
        self.radius['a']=self.a
    def add2(self):
        for i in range(self.b.shape[0]):
            for j in range(self.b.shape[1]):
                if(self.b[i][j])>0:
                    self.b[i][j]=0
                else:
                    self.b[i][j]=255
        self.radius['b']=self.b  #需要更新
    def add3(self):
        for i in range(self.all.shape[0]):
            for j in range(self.all.shape[1]):
                if(self.all[i][j])>0:
                    self.all[i][j]=0
                else:
                    self.all[i][j]=255
        self.radius['all']=self.all  #需要更新
    def read(self):
        self.all=cv2.imread('E:\\41.bmp',0)
        imgsize=self.all.shape[0]
        self.a = (self.all)[0:imgsize/2]
        self.b = (self.all)[imgsize/2:imgsize]
        self.radius['a'] = self.a
        self.radius['b']=self.b
        self.radius['all']=self.all
if __name__ == '__main__':
    t_ctime=time.clock()
    aa = imgA()
    aa.read()
    print 'start'
    process1 = multiprocessing.Process(target=aa.add, args=())
    process2 = multiprocessing.Process(target=aa.add2, args=())
    process1.daemon = True
    process2.daemon = True
    process1.start()
    process2.start()
    process1.join()
    process2.join()
    print 'done'
    gg=np.concatenate((aa.radius['a'],aa.radius['b']))
    t_ctime=(time.clock()-t_ctime)*1000
    print t_ctime,'ms'
    cv2.imshow('gg',gg)
    cv2.imshow('a',aa.radius['a'])
    cv2.imshow('b',aa.radius['b'])
    cv2.imshow('all',aa.radius['all'])
   # print aa.radius,os.getpid()
    cv2.waitKey(0)
可以看到，每次操作我们并不直接操作共享对象，而是操作类中的，相当于其备份，等操作完成后再进行覆盖，目前测试只发现这种方式可行。不使用类的形式，采用函数是绝对行不通的。

以上的代码总体思想是，将读取的图像进行分块，然后建立相应的进程（核心数决定），最后再组合在一起。经测试，多开一个进程效率提高大约在30%以上。如果有错误请联系QQ：498235584！万分感谢