1、opencv中HOG源码中出现的一些关键字，CV_WRAP and CV_EXPORTS_W
struct CV_EXPORTS_W HOGDescriptor { public: enum { L2Hys=0 }; enum { DEFAULT_NLEVELS=64 };
CV_WRAP HOGDescriptor() : winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8),
cellSize(8,8), nbins(9), derivAperture(1), winSigma(-1),
histogramNormType(HOGDescriptor::L2Hys), L2HysThreshold(0.2), gammaCorrection(true),
nlevels(HOGDescriptor::DEFAULT_NLEVELS)
{}
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CV_EXPORTS_W is defined inmodules/core/include/opencv2/core/types_c.h as alias for CV_EXPORTS, CV_EXPORTSis defined as:
#if (defined WIN32 || defined _WIN32 || defined WINCE) && defined CVAPI_EXPORTS # define CV_EXPORTS __declspec(dllexport) #else # define CV_EXPORTS #endif
So it's alias for __declspec(dllexport) on Windows platform where CVAPI_EXPORTS is defined, otherwise it's empty.
CV_WARP is used as flag for scripts to create wrappers of the function or method. It is used for creation Python or Java wrappers.
大体意思是说，CV_WARP是一种函数或者方法的封装类，而CVAPI_EXPORTS _W是CVAPI_EXPORTS 的别称，CVAPI_EXPORTS 又是__declspec(dllexport) 的一个别称，
使用 __declspec(dllexport) 关键字从 DLL 导出数据、函数、类或类成员函数。（http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/a90k134d(v=vs.80).aspx）
2、openCv中的一个函数：
int cvRound (double value)
对一个double型的数进行四舍五入，并返回一个整型数！
函数 cvRound, cvFloor, cvCeil 用一种舍入方法将输入浮点数转换成整数。 cvRound 返回和参数最接近的整数值。 cvFloor 返回不大于参数的最大整数值。
cvCeil 返回不小于参数的最小整数值。
3、从现在开始我们要看一些TBB里更实在的一些东西了，之所以说它实在，是因为这些内容是切实地能帮助我们去解决一些并行编程里的问题。
首先看的也是最简单的parallel_for。
我们还是先从一个例子开始看起：
问题：对一个数组里的每个元素施加一个操作Foo(...)
串行化的版本：
1 void SerialApplyFoo (int a[], size_t n) {
2 for (size_t i = 0; i < n; ++ i)
3 Foo(a[i]);
4 }
使用TBB并行化的版本：
1 #include "tbb/task_scheduler_init.h"
2 #include "tbb/blocked_range.h"
3 #include "tbb/parallel_for.h"
4
5 using namespace tbb;
6
7 // 对每个元素执行该操作
8 void Foo(int value)
9 {
10 // Applied function
11 }
12
13 class ApplyFoo
14 {
15 int * const my_a;
16 public:
17 void operator () (const blocked_range<size_t> & r) const
18 {
19 int * a = my_a;
20 for (size_t i = r.begin(); i != r.end(); ++ i)
21 Foo(a[i]);
22 }
23
24 ApplyFoo(int a[]) : my_a(a) {}
25 };
26
27 int main(int argc, char* argv[])
28 {
29 // 创建task scheduler
30 task_scheduler_init init;
31 const int n = 100;
32 int a[n];
33 for (int i = 0; i < n; i ++)
34 a[i] = i;
35 // TBB会把数组分成若干的block
36 // 对block调用ApplyFoo这个functor
37 parallel_for(blocked_range<size_t>(0, n), ApplyFoo(a), simple_partitioner());
38 return 0;
39 }
这个其实就是我们最早开始看TBB时的一个例子。
我们看到这里面多了好几个陌生的东西：
blocked_range
parallel_for
block
OK，我们一个个来看，先说blocked_range，这个template class表述了一个一维迭代（iterator）。同样的，我们先来看看它的declaration（部分无关代码已裁减），在tbb/blocked_range.h里：
#ifndef __TBB_blocked_range_H
#define __TBB_blocked_range_H
#include "tbb_stddef.h"
namespace tbb {
/** page range_req Requirements on range concept
Class c R implementing the concept of range must define:
- code R::R( const R& ); endcode Copy constructor
- code R::~R(); endcode Destructor
- code bool R::is_divisible() const; endcode True if range can be partitioned into two subranges
- code bool R::empty() const; endcode True if range is empty
- code R::R( R& r, split ); endcode Split range c r into two subranges.
**/
//! A range over which to iterate.
/** @ingroup algorithms */
template<typename Value>
class blocked_range {
public:
//! Type of a value
/** Called a const_iterator for sake of algorithms that need to treat a blocked_range
as an STL container. */
typedef Value const_iterator;
//! Type for size of a range
typedef std::size_t size_type;
//! Construct range with default-constructed values for begin and end.
/** Requires that Value have a default constructor. */
blocked_range() : my_begin(), my_end() {}
//! Construct range over half-open interval [begin,end), with the given grainsize.
blocked_range( Value begin_, Value end_, size_type grainsize_=1 ) :
my_end(end_), my_begin(begin_), my_grainsize(grainsize_)
{
__TBB_ASSERT( my_grainsize>0, "grainsize must be positive" );
}
//! Beginning of range.
const_iterator begin() const {return my_begin;}
//! One past last value in range.
const_iterator end() const {return my_end;}
//! Size of the range
/** Unspecified if end()<begin(). */
size_type size() const {
__TBB_ASSERT( !(end()<begin()), "size() unspecified if end()<begin()" );
return size_type(my_end-my_begin);
}
//! The grain size for this range.
size_type grainsize() const {return my_grainsize;}
//------------------------------------------------------------------------
// Methods that implement Range concept
//------------------------------------------------------------------------
//! True if range is empty.
bool empty() const {return !(my_begin<my_end);}
//! True if range is divisible.
/** Unspecified if end()<begin(). */
bool is_divisible() const {return my_grainsize<size();}
//! Split range.
/** The new Range *this has the second half, the old range r has the first half.
Unspecified if end()<begin() or !is_divisible(). */
blocked_range( blocked_range& r, split ) :
my_end(r.my_end),
my_begin(do_split(r)),
my_grainsize(r.my_grainsize)
{}
private:
/** NOTE: my_end MUST be declared before my_begin, otherwise the forking constructor will break. */
Value my_end;
Value my_begin;
size_type my_grainsize;
//! Auxilary function used by forking constructor.
/** Using this function lets us not require that Value support assignment or default construction. */
static Value do_split( blocked_range& r ) {
__TBB_ASSERT( r.is_divisible(), "cannot split blocked_range that is not divisible" );
Value middle = r.my_begin + (r.my_end-r.my_begin)/2u;
r.my_end = middle;
return middle;
}
template<typename RowValue, typename ColValue>
friend class blocked_range2d;
template<typename RowValue, typename ColValue, typename PageValue>
friend class blocked_range3d;
};
} // namespace tbb
#endif /* __TBB_blocked_range_H */
从代码里可以看到blocked_range有3个constructor，一个不接收参数，一个处理split（split的概念后面再讲），而我们示例里用到的是：
blocked_range( Value begin_, Value end_, size_type grainsize_=1 ) :
my_end(end_), my_begin(begin_), my_grainsize(grainsize_)
{
__TBB_ASSERT( my_grainsize>0, "grainsize must be positive" );
}
第一个参数表示起始，第二个参数表示结束，它们的类型为const_iterator，表示的区间为[begin，end)这样一个半开区间。
第三个参数，grainsize，表示的是一个“合适的大小”块，这个块会在一个循环中进行处理，如果数组比这个grainsize还大，parallel_for会把它分割为独立的block，然后分别进行调度（有可能由多个线程进行处理）。
这样我们知道，grainsize其实决定了TBB什么时候对数据进行划分，如果我们把grainsize指定得太小，那就可能会导致产生过多得block，从而使得不同block间的overhead增加（比如多个线程间切换的代价），有可能会使性能下降。相反，如果grainsize设得太大，以致于这个数组几乎没有被划分，那又会导致不能发挥parallel_for期望达到的并行效果，也没有达到理想得性能。
所以我们在决定grainsize时需要小心，最好是能够经过调整测试后得到的值，当然你也可以如本例中一样不指定，让TBB帮你来决定合适的值（一般不是最优的）。
一个调整grainsize的经验性步骤：
1首先把grainsize设得比预想的要大一些，通常设为10000
2在单处理机机器上运行，得到性能数据
3把grainsize减半，看性能降低多少，如果降低在5%-10%之间，那这个grainsize就已经是一个不错的设定了
partitioner
看完blocked_range，再来看跟它很关联的另一个概念partitioner，顾名思义，partitioner就是指示怎么进行划分block的东东。在示例的parallel_for调用中，第3个参数就指定了一个partitioner，这里我们使用的是simple_partitioner。
TBB里提供了两个partitioner，一个是我们用到的simple_partitioner，另一个是auto_partitioner。
simple_partitioner是parallel_for（以及后面会讲到的parallel_reduce，parallel_scan）的缺省partitioner。simple_partitioner有如下特性：
1 概念简单
2 确保分割不会超过grainsize大小，这样你可以假定operator()的最大范围不会超过grainsize
3它可以针对特定机器调节
simple_partitioner的缺点在于它需要你确定出一个合适的grainsize，而合适的grainsize并不是那么容易得到的。
另一个partitioner：auto_partitioner，它依赖于一定的规则自动决定划分，在线程间负载均衡和线程切换代价间寻找一个平衡，当然普适的一般就不是对于所有都是最好的～～～
如果我们想用auto_partitioner，那只要把示例里的simple_partitioner替换一下即可，要注意的是，既然auto_partitioner是自动决定分割的，那指定的grainsize就没有太大意义了。
一般情况下，建议使用auto_partitioner，除非你有足够的时间和精力去优化出一个比较好的grainsize～～～
parallel_for
最后，终于看到我们最关键的主题了：parallel_for，这是一个算法，类似于STL里的sort、for_each等。
直接步入主题，我们来看parallel_for的源码吧，在tbb/parallel_for.h中：
#ifndef __TBB_parallel_for_H
#define __TBB_parallel_for_H
#include "task.h"
#include "partitioner.h"
#include <new>
namespace tbb {
//! @cond INTERNAL
namespace internal {
//! Task type used in parallel_for
/** @ingroup algorithms */
template<typename Range, typename Body, typename Partitioner>
class start_for: public task {
Range my_range;
const Body my_body;
typename Partitioner::partition_type my_partition;
/*override*/ task* execute();
//! Constructor for root task.
start_for( const Range& range, const Body& body, Partitioner& partitioner ) :
my_range(range),
my_body(body),
my_partition(partitioner)
{
}
//! Splitting constructor used to generate children.
/** this becomes left child. Newly constructed object is right child. */
start_for( start_for& parent, split ) :
my_range(parent.my_range,split()),
my_body(parent.my_body),
my_partition(parent.my_partition,split())
{
my_partition.set_affinity(*this);
}
//! Update affinity info, if any.
/*override*/ void note_affinity( affinity_id id ) {
my_partition.note_affinity( id );
}
public:
static void run( const Range& range, const Body& body, const Partitioner& partitioner ) {
if( !range.empty() ) {
#if !__TBB_EXCEPTIONS || TBB_JOIN_OUTER_TASK_GROUP
start_for& a = *new(task::allocate_root()) start_for(range,body,const_cast<Partitioner&>(partitioner));
#else
// Bound context prevents exceptions from body to affect nesting or sibling algorithms,
// and allows users to handle exceptions safely by wrapping parallel_for in the try-block.
task_group_context context;
start_for& a = *new(task::allocate_root(context)) start_for(range,body,const_cast<Partitioner&>(partitioner));
#endif /* __TBB_EXCEPTIONS && !TBB_JOIN_OUTER_TASK_GROUP */
task::spawn_root_and_wait(a);
}
}
#if __TBB_EXCEPTIONS
static void run( const Range& range, const Body& body, const Partitioner& partitioner, task_group_context& context ) {
if( !range.empty() ) {
start_for& a = *new(task::allocate_root(context)) start_for(range,body,const_cast<Partitioner&>(partitioner));
task::spawn_root_and_wait(a);
}
}
#endif /* __TBB_EXCEPTIONS */
};
template<typename Range, typename Body, typename Partitioner>
task* start_for<Range,Body,Partitioner>::execute() {
if( !my_range.is_divisible() || my_partition.should_execute_range(*this) ) {
my_body( my_range );
return my_partition.continue_after_execute_range(*this);
} else {
empty_task& c = *new( this->allocate_continuation() ) empty_task;
recycle_as_child_of(c);
c.set_ref_count(2);
bool delay = my_partition.decide_whether_to_delay();
start_for& b = *new( c.allocate_child() ) start_for(*this,split());
my_partition.spawn_or_delay(delay,*this,b);
return this;
}
}
} // namespace internal
//! @endcond
// Requirements on Range concept are documented in blocked_range.h
/** page parallel_for_body_req Requirements on parallel_for body
Class c Body implementing the concept of parallel_for body must define:
- code Body::Body( const Body& ); endcode Copy constructor
- code Body::~Body(); endcode Destructor
- code void Body::operator()( Range& r ) const; endcode Function call operator applying the body to range c r.
**/
/**
ame parallel_for
See also requirements on
ef range_req "Range" and
ef parallel_for_body_req "parallel_for Body". **/
//@{
//! Parallel iteration over range with simple partitioner, or default partitioner if no partitioner is specified.
/** @ingroup algorithms **/
template<typename Range, typename Body>
void parallel_for( const Range& range, const Body& body, const simple_partitioner& partitioner=simple_partitioner() ) {
internal::start_for<Range,Body,simple_partitioner>::run(range,body,partitioner);
}
//! Parallel iteration over range with auto_partitioner.
/** @ingroup algorithms **/
template<typename Range, typename Body>
void parallel_for( const Range& range, const Body& body, const auto_partitioner& partitioner ) {
internal::start_for<Range,Body,auto_partitioner>::run(range,body,partitioner);
}
//! Parallel iteration over range with affinity_partitioner.
/** @ingroup algorithms **/
template<typename Range, typename Body>
void parallel_for( const Range& range, const Body& body, affinity_partitioner& partitioner ) {
internal::start_for<Range,Body,affinity_partitioner>::run(range,body,partitioner);
}
#if __TBB_EXCEPTIONS
//! Parallel iteration over range with simple partitioner and user-supplied context.
/** @ingroup algorithms **/
template<typename Range, typename Body>
void parallel_for( const Range& range, const Body& body, const simple_partitioner& partitioner, task_group_context& context ) {
internal::start_for<Range,Body,simple_partitioner>::run(range, body, partitioner, context);
}
//! Parallel iteration over range with auto_partitioner and user-supplied context.
/** @ingroup algorithms **/
template<typename Range, typename Body>
void parallel_for( const Range& range, const Body& body, const auto_partitioner& partitioner, task_group_context& context ) {
internal::start_for<Range,Body,auto_partitioner>::run(range, body, partitioner, context);
}
//! Parallel iteration over range with affinity_partitioner and user-supplied context.
/** @ingroup algorithms **/
template<typename Range, typename Body>
void parallel_for( const Range& range, const Body& body, affinity_partitioner& partitioner, task_group_context& context ) {
internal::start_for<Range,Body,affinity_partitioner>::run(range,body,partitioner, context);
}
#endif /* __TBB_EXCEPTIONS */
//@}
} // namespace tbb
#endif /* __TBB_parallel_for_H */
我们看到，parallel_for有两个版本，一个接收两个参数，一个接收三个参数：
range：指定划分block的范围
body：指定对block应用的操作，Body可以看成是一个操作子functor，它的operator(...)会以blocked_range为参数进行调用，当然如果我们传过来的是一个函数指针也是可以的，只要它能以blocked_range为参数进行调用
partitioner：指定划分器，可选的两种simple_partitioner和auto_partitioner
其实从parallel_for的prototypedeclaration和definition中我们可以明显地看到generic programming的意思，这里Range、Body、Partitioner其实都是GP里的concept，它们要求满足一定的policy，因此是典型的基于policy的design，当然这里的policy比起STL，有过之而无不及了。
参考：http://blog.chinaunix.net/uid-18872995-id-302624.html
parallel_for 循环访问一个索引范围，并在每次迭代时以并行方式执行用户提供的函数。
template < typename _Index_type, typename _Function, typename _Partitioner > void parallel_for( _Index_type_First, _Index_type_Last, _Index_type_Step, const _Function& _Func, _Partitioner&& _Part ); template < typename _Index_type, typename _Function > void parallel_for( _Index_type_First, _Index_type_Last, _Index_type_Step, const _Function& _Func ); template < typename _Index_type, typename _Function > void parallel_for( _Index_type_First, _Index_type_Last, const _Function& _Func, const auto_partitioner& _Part = auto_partitioner() ); template < typename _Index_type, typename _Function > void parallel_for( _Index_type_First, _Index_type_Last, const _Function& _Func, const static_partitioner& _Part ); template < typename _Index_type, typename _Function > void parallel_for( _Index_type_First, _Index_type_Last, const _Function& _Func, const simple_partitioner& _Part ); template < typename _Index_type, typename _Function > void parallel_for( _Index_type_First, _Index_type_Last, const _Function& _Func, affinity_partitioner& _Part );
_Index_type
用于迭代的索引类型。
_Function
每次迭代时将执行的函数的类型。
_Partitioner
使用进行分区所提供的范围分区程序的类型。
_First
要包含在迭代中的第一个索引。
_Last
索引一超过了要包含在迭代中的最后一个索引。
_Step
从 _First 至 _Last 迭代时的步长值。 此步长必须是正数。 如果该步骤小于 1，则会引发 invalid_argument。
_Func
要在每次迭代时执行的函数。 这可以是 lambda 表达式、函数指针或支持函数调用运算符某个版本的任意对象，具有签名 void operator()(_Index_type)。
_Part
对分区程序对象的引用。 参数可以是一个 constauto_partitioner&， conststatic_partitioner&， constsimple_partitioner& 或 affinity_partitioner& ，如果使用 affinity_partitioner 对象，引用必须是一个非常量左值引用，因此，算法可以存储将来的循环的状态可以重用。
参考：http://msdn.microsoft.com/zh-SG/library/dd505035
重要参考：http://book.51cto.com/art/201004/197560.htm