OpenCV Parallel Processing 병렬 처리 개념, 성능 최적화, 실전 예제

1. OpenCV Parallel Processing 정의

OpenCV Parallel Processing은 이미지 및 영상 처리 연산을 멀티코어 CPU 환경에서 병렬로 실행하여 성능을 향상시키는 기술입니다. 고해상도 이미지 처리, 실시간 영상 분석과 같이 연산량이 많은 작업에서 처리 속도를 크게 개선할 수 있습니다. OpenCV는 내부적으로 TBB(Intel Threading Building Blocks), OpenMP, pthreads 등의 병렬 처리 백엔드를 활용합니다.

2. OpenCV 병렬 처리 설명

2.1 내부 자동 병렬화

OpenCV의 많은 함수는 이미 내부적으로 병렬 처리되어 있습니다. 예를 들어 cv::resize, cv::filter2D, cv::cvtColor와 같은 함수는 별도의 설정 없이도 멀티코어 CPU를 활용합니다. 개발자는 OpenCV 빌드 시 병렬 처리 옵션이 활성화되어 있는지만 확인하면 됩니다.

2.2 Parallel_for_ 기반 사용자 병렬 처리

개발자가 직접 병렬 영역을 제어하고 싶을 경우 cv::parallel_for_를 사용하여 반복문 단위의 병렬 처리를 구현할 수 있습니다. 이는 픽셀 단위 연산이나 ROI 기반 처리에서 매우 유용합니다.

또한 cv::setNumThreads()를 통해 스레드 수를 제한하거나, cv::getNumThreads()로 현재 사용 중인 스레드 수를 확인할 수 있어 시스템 자원 관리에도 도움이 됩니다.

3. OpenCV Parallel Processing 예제 (C/C++)

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

// 병렬 처리에 사용할 클래스
class ParallelBrightness : public ParallelLoopBody {
private:
    Mat& image;
public:
    ParallelBrightness(Mat& img) : image(img) {}

    virtual void operator()(const Range& range) const override {
        for (int y = range.start; y < range.end; y++) {
            for (int x = 0; x < image.cols; x++) {
                image.at<Vec3b>(y, x)[0] += 30;
                image.at<Vec3b>(y, x)[1] += 30;
                image.at<Vec3b>(y, x)[2] += 30;
            }
        }
    }
};

int main() {
    Mat img = imread("input.jpg");
    parallel_for_(Range(0, img.rows), ParallelBrightness(img));
    imshow("Parallel Result", img);
    waitKey(0);
}

위 예제에서는 ParallelLoopBody를 상속하여 병렬 처리 로직을 정의하고, 이미지의 행 단위로 작업을 분할하여 OpenCV가 자동으로 멀티스레드에 분배합니다. 이를 통해 대용량 이미지에서도 처리 성능을 효과적으로 개선할 수 있습니다. 예제 코드와 일반 코드 수행을 통해 비교해 보는 것도 실전 활용에 도움이 될 수 있습니다.

4. OpenCV 병렬 처리 활용 시 주의사항

병렬 처리 시 데이터 경합(Race Condition)이 발생하지 않도록 주의해야 하며, 연산량이 적은 작업에서는 병렬화 오버헤드로 인해 오히려 성능이 저하될 수 있습니다. 실시간 시스템에서는 스레드 수를 제한하여 안정성을 확보하는 것이 중요합니다.