до сокращения (так глупо для меня). Я отредактировал ваш вопрос (впервые, когда я это делаю, я не знаю, как это работает: D)

//In other words, this equilavent to cv::Mat1f mat(5,n)
//i.e. a matrix 5xn
std::vector<cv::Mat1f> mat(5,cv::Mat1f::zeros(1,n));
std::vector<float> indexes(m);
// fill indexes
// m >> nThreads (from hundreds to thousands)
for(size_t i=0; i<m; i++){
  mat[indexes[m]] += 1;
}

емый результат - увеличение каждого элемента каждой строки на единицу. Это игрушечный пример, реальная сумма гораздо сложнее. Я попытался распараллелить это с:

#pragma omp declare reduction(vec_float_plus : std::vector<cv::Mat1f> : \
            std::transform(omp_out.begin(), omp_out.end(), omp_in.begin(), omp_out.begin(), std::plus<cv::Mat1f>())) \
            initializer(omp_priv=omp_orig);

#pragma omp parallel for reduction(vec_float_plus : mat)
for(size_t i=0; i<m; i++){
    mat[indexes[m]] += 1;
}       

Но это терпит неудачу, потому что каждый элемент каждой строки случайно инициализируется. Как я могу решить это?

Итак, я узнал, что проблема связана сэтот, Так что я должен инициализироватьmat с:

std::vector<cv::Mat1f> mat(5);
for(size_t i=0; i<mat.size(); i++)
  mat[i] = cv::Mat1f::zeros(1,n);

Но тогда это создаст проблемы сomp_priv = omp_orig, так как он будет учитыватьstd::vector<cv::Mat1f> mat(5); и его значения не определены. Как я могу решить это? Единственное решение, которое пришло мне в голову, - это создать структуру-обертку, что-то вроде:

class vectMat{
public:
    vectMat(size_t rows, size_t j){
        for(size_t i=0; i<rows; i++)
            mats.push_back(cv::Mat1f::zeros(1,j));
    }
private:
    std::vector<cv::Mat1f> mats;
};

Но тогда что я должен реализовать, чтобы он работал с остальным кодом?

Ответы на вопрос(1)

Ваш ответ на вопрос