现在计算机的cpu一般都是多核的，而很多程序都没有进行多核优化，这就没有办法充分利用cpu的性能了。
比如用vs2010中写一个while(1)循环，在旧电脑上cpu运行是占100%的，而在新的4核电脑上运行则只占25%，似乎没办法再高了。
很多地方说用openmp可以发挥多核处理的能力，不过我在程序中加入openmp的优化指令后还是没办法运行到100%，也许是我哪里弄错了。
因此，我这里没有使用openmp，而是使用多线程的方式来进行运算加速。
比如要处理10000*10000像素的图像，可以开四个线程，每一个线程分别处理2500*10000像素，这样速度就能提高4倍了。
而试验的效果也正好验证了上面所说的方法，提高的速度非常接近4倍。
当然，如果是8核或16核，开8或16个线程，基本上就能提高8倍或16倍了。
图像算法一般还是很容易写成并行的，我这里用了freeimage图像库，cpu是i5 4590。
处理10000*10000的图像，单线程用了3500ms左右，四线程用了900ms左右，基本上算提高4倍了。
程序也许可以开更多的线程，不过我还没有尝试。
代码如下，功能就是颜色取反：
#include#include #include #include #include "FreeImage.h"using namespace std; //就设成全局变量吧FREE_IMAGE_FORMAT fif;FIBITMAP *img;FIBITMAP *re; int h;int w;int bpp;void Init(){ string name="img.jpg"; fif=FreeImage_GetFileType(name.c_str()); img=FreeImage_Load(fif,name.c_str()); h=FreeImage_GetHeight(img); w=FreeImage_GetWidth(img); bpp=FreeImage_GetBPP(img); re=FreeImage_Allocate(w,h,bpp);}void Calc(int ymin,int ymax){ for (int y=ymin;y
后记：
我又测试了一下，电脑是可以使用openmp加速的，需要打开vs2010 openmp优化选项，然后把Calc()函数改成如下形式就行了：
void Calc(int ymin,int ymax){ RGBQUAD color; #pragma omp parallel for schedule(dynamic, 1) private(color) for (int y=ymin;y 速度比自己写的多线程还快。
后后记：
最后我还是建议用自己写的多线程，不建议使用openMP，因为使用openMP处理后图像会产生很多麻点，这是不可接受的，就像下面一样：
使用自己控制的多线程则不存在这样的问题。