blocks|key|134593|text|如果你在Mac上，你可以用自制的：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|134594|brew+tap+homebrew/science
brew+install+opencv+--with-tbb|code-block|syntax|javascript|134595|或者，如果您已经安装了自制的：|134596|brew+uninstall+opencv
brew+install+opencv+--with-tbb|134597|另外，info命令告诉您您可能感兴趣的其他标志，例如--with-java|offset|length|style|CODE|134598|brew+info+opencv+|134599|entityMap^0|0|0|0|0|3|4|Q|B|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|V|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|H|5|6|7|W|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|D|7|X|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|K|3|L|5|6|7|Y|8|@$M|Z|N|10|O|P]|$M|11|N|12|O|P]]|9|@]|A|$]]|$1|Q|3|R|5|D|7|13|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|S|3|-4|5|6|7|14|8|@]|9|@]|A|$]]]|T|$]]

If you are on Mac you can do this with homebrew:

<pre><code>brew tap homebrew/science
brew install opencv --with-tbb
</code></pre>

Or if you have already installed with homebrew:

<pre><code>brew uninstall opencv
brew install opencv --with-tbb
</code></pre>

Also, the <code>info</code> command tells you about other flags you might be interested in, e.g. <code>--with-java</code>

<pre><code>brew info opencv 
</code></pre>

blocks|key|2118275|text|我知道这是一个旧的线程，但我认为问题是，您正在使用Traincascade和Haart功能，不需要使用LBP特性，它使用的是整数，而不是浮点数，而且工作速度是原来的3倍。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2118276|有关此问题的更多信息，请参见这个问题中的评论。快速总结:+Haart培训很难并行化，但是LBP要容易得多，并且可以利用很多处理器。|offset|length|2118277|希望能帮上忙！|2118278|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://answers.opencv.org/question/63/enable-multithreading-with-tbb-during-cascade/^0|0|E|4|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|Q|8|@]|9|@$D|R|E|S|1|T]]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|V|8|@]|9|@]|A|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|A|$N|O]]]]

I know this is an old thread but I think the problem is that you are using Traincascade with Haart feature insdead of using with the LBP features which uses integer instead of floating point and are working 3 times faster.

See the comment in <a href="http://answers.opencv.org/question/63/enable-multithreading-with-tbb-during-cascade/" rel="nofollow">this question</a> for more information from the author about this. Quick summary: Haart training is difficult to paralelize but LBP is much easier and take advantage of a lot of processors.

Hope it help!

blocks|key|295854|text|对于linux，请执行以下操作：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|295855|cmake+-D+CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE+-D+CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local+-D+WITH_TBB=ON+BUILD_TBB=ON+..|code-block|syntax|javascript|295856|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|J|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|-4|5|6|7|K|8|@]|9|@]|A|$]]]|H|$]]

For linux, do:

<pre><code>cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON BUILD_TBB=ON ..
</code></pre>

blocks|key|295702|text|尝试setNumThreads()，以处理器核的数目作为参数。有一个帮助函数来查找线程的最佳数量(等于内核的数量)，但我不记得了。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|295703|并确保您也重新生成了train_cascade+exe。|295704|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|H|8|@]|9|@]|A|$]]]|E|$]]

Try setNumThreads(), with the number of your processor cores as parameters. There is a helper function to find the optimum number of threads (equals the number of cores), but I cannot remember it. 

And make sure you also rebuild the train_cascade exe

blocks|key|134563|text|这里的说明：http://devel-open.blogspot.com.ar/2012/06/instalando-opencv-240-en-ubuntu.html|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|134564|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://devel-open.blogspot.com.ar/2012/06/instalando-opencv-240-en-ubuntu.html^0|6|26|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|L|8|@]|9|@$A|M|B|N|1|O]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]]]

Instructions here: <a href="http://devel-open.blogspot.com.ar/2012/06/instalando-opencv-240-en-ubuntu.html" rel="nofollow">http://devel-open.blogspot.com.ar/2012/06/instalando-opencv-240-en-ubuntu.html</a>

blocks|key|2118353|text|构建tbb二进制文件之后，确保path正确地将可执行文件定向到tbb+dll。有可能您正在加载非tbb+dll(这发生在我身上)，并且它们将不提供多线程。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2118354|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

After building the tbb binaries, make sure your path is correctly directing your executable to the tbb dlls. It is possible that you are loading the non-tbb dlls (this happened to me) and these will provide no multithreading.

blocks|key|295863|text|另外，一个接触点是在系统上安装Intel+TBB：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|295864|$+sudo+apt-get+install+libtbb-dev|code-block|syntax|javascript|295865|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|J|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|-4|5|6|7|K|8|@]|9|@]|A|$]]]|H|$]]

Also, one touch point is the installation of Intel TBB on the system:

<pre><code>$ sudo apt-get install libtbb-dev
</code></pre>

I'm trying and failing to make <code>opencv_traincascade</code> use multiple threads. The only documentation I can find says to &quot;build OpenCV with TBB&quot;. I'm not sure if I'm failing to successfully build OpenCV with TBB, or whether there's some flag I need to set for <code>opencv_traincascade</code>.
I've downloaded the OpenCV version 2.3.1 windows superpack and <code>tbb40_20111003oss_win.zip</code>, which I extracted to <code>C:\tbb40_20111003oss</code>. I then generated VC8 <code>.sln</code> and <code>.proj</code> files using CMake, setting
<blockquote>
<code>WITH_TBB: ON </code>
<code>TBB_INCLUDE_DIR:PATH=C:\tbb40_20111003oss\include</code>
<code>TBB_LIB_DIR:PATH=C:/tbb40_20111003oss/lib/intel64/vc8</code>
</blockquote>
OpenCV then builds without errors, but when I run <code>opencv_traincascade</code> it's singlethreaded. Does anyone know what I'm doing wrong?

How do I build OpenCV with TBB?

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我试图让opencv_traincascade使用多个线程，但失败了。我能找到的唯一文档是“用TBB构建OpenCV”。我不确定我是否没有成功地用TBB构建OpenCV，或者我是否需要为opencv_traincascade设置一些标志。我下载了OpenCV版本2.3.1windows超级包和tbb40_20111003oss_win.zip，并将其解压缩到C:\tbb40_20111003oss

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