c++多线程 四个子线程一个子线程调用相机采图一个子线程实时显示图像一个子线程利用opencv特征点匹配计算速度一个子线程利用OpenGL实时显示速度并实时绘制速度曲线

以下是一个简单的示例程序，其中四个子线程分别为：

1. 采集图像线程：利用OpenCV中的VideoCapture类实现相机采集；
2. 显示图像线程：利用OpenCV中的imshow函数实现实时显示图像；
3. 特征点匹配线程：利用OpenCV中的ORB特征点检测与描述符匹配实现速度计算；
4. OpenGL绘制线程：利用OpenGL实现速度曲线的实时绘制。

注意：由于本人不是OpenGL专家，以下代码仅提供参考，可能存在一些不完善或者错误的地方。

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <GL/glut.h>

using namespace std;
using namespace cv;

// 全局变量
VideoCapture capture;
Mat frame;
mutex mtx;
int speed = 0;
vector<int> speed_history;

// 采集图像线程
void capture_thread() {
    while (true) {
        mtx.lock();
        if (capture.isOpened()) {
            capture >> frame;
        }
        mtx.unlock();
        this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds(10));
    }
}

// 显示图像线程
void display_thread() {
    namedWindow("Camera", CV_WINDOW_NORMAL);
    while (true) {
        mtx.lock();
        if (!frame.empty()) {
            imshow("Camera", frame);
        }
        mtx.unlock();
        if (waitKey(1) == 27) break;    // ESC键退出
    }
    destroyAllWindows();
}

// 特征点匹配线程
void feature_thread() {
    Ptr<ORB> orb = ORB::create();
    BFMatcher matcher(NORM_HAMMING);
    vector<KeyPoint> kp_template, kp_frame;
    Mat des_template, des_frame;
    orb->detectAndCompute(imread("template.jpg"), noArray(), kp_template, des_template);
    while (true) {
        mtx.lock();
        if (!frame.empty()) {
            orb->detectAndCompute(frame, noArray(), kp_frame, des_frame);
            vector<DMatch> matches;
            matcher.match(des_template, des_frame, matches);
            int count = 0;
            for (auto &match : matches) {
                if (match.distance < 30) {
                    count++;
                }
            }
            speed = count * 30;    // 假设每个特征点代表10像素，速度为特征点数量*10*3
            if (speed_history.size() >= 100) {
                speed_history.erase(speed_history.begin());
            }
            speed_history.push_back(speed);
        }
        mtx.unlock();
        this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds(10));
    }
}

// OpenGL绘制线程
void display_glut() {
    glutInitDisplayMode(GLUT_RGB | GLUT_SINGLE);
    glutInitWindowSize(800, 600);
    glutCreateWindow("Speed Graph");
    glClearColor(0, 0, 0, 1);
    glMatrixMode(GL_PROJECTION);
    glLoadIdentity();
    gluOrtho2D(0, 100, 0, 1000);
    while (true) {
        glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT);
        glColor3f(1, 1, 1);
        glBegin(GL_LINE_STRIP);
        for (size_t i = 0; i < speed_history.size(); i++) {
            glVertex2i(i, speed_history[i]);
        }
        glEnd();
        glFlush();
        this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds(100));
    }
}

int main() {
    // 打开相机
    capture.open(0);
    if (!capture.isOpened()) {
        cerr << "Failed to open camera." << endl;
        return -1;
    }

    // 启动子线程
    thread t1(capture_thread);
    thread t2(display_thread);
    thread t3(feature_thread);
    thread t4(display_glut);

    // 等待子线程结束
    t1.join();
    t2.join();
    t3.join();
    t4.join();

    return 0;
}