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当使用OpenMP进行图像处理时，可以通过线程ID来控制每个线程处理的行数位置，实现并行处理图像的不同部分。以下是一个示例代码，展示了如何使用OpenMP对图像进行并行处理：
#include
#include
#include
void processImage(cv::Mat& image) {
int rows = image.rows;
int cols = image.cols;
int numThreads = omp_get_max_threads();
#pragma omp parallel num_threads(numThreads)
{
int threadID = omp_get_thread_num();
int startRow = (threadID * rows) / numThreads;
int endRow = ((threadID + 1) * rows) / numThreads;
for (int y = startRow; y < endRow; ++y) {
for (int x = 0; x < cols; ++x) {
// 在这里进行图像处理，例如修改像素值、滤波等
// image.at(y, x) = ...;
}
}
}
}
int main() {
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("path/to/your/image.jpg");
if (image.empty()) {
std::cout |