Skip to content

Кондрашова Виктория. Технология OMP. Маркировка компонентов бинарного изображения. Вариант 29.#353

Open
neishis wants to merge 8 commits intolearning-process:masterfrom
neishis:kondrashova_v_marking_components_omp
Open

Кондрашова Виктория. Технология OMP. Маркировка компонентов бинарного изображения. Вариант 29.#353
neishis wants to merge 8 commits intolearning-process:masterfrom
neishis:kondrashova_v_marking_components_omp

Conversation

@neishis
Copy link
Contributor

@neishis neishis commented Mar 16, 2026

Описание

  • Задача: Маркировка компонентов бинарного изображения.
  • Вариант: 29
  • Технология: OMP
  • Описание
    Реализован параллельный алгоритм маркировки связных компонент на бинарном изображении с использованием OpenMP. Изображение представлено как одномерный массив uint8_t, где 0 — объект (чёрный пиксель), 1 — фон. Используется 4-связность (соседи по горизонтали и вертикали).

Алгоритм: изображение делится на горизонтальные полосы строк по числу потоков. Каждый поток независимо выполняет сканирующую разметку своей полосы, присваивая локально уникальные метки. После параллельного прохода выполняется последовательное объединение меток с помощью алгоритма Union-Find: сначала по горизонтали внутри строк, затем на границах между полосами потоков. На финальном шаге метки перенумеровываются подряд (1, 2, 3, ...).

Сложность: Параллельный этап (сканирование по полосам): O(W·H / P) — каждый поток обрабатывает свою полосу

Последовательные этапы:

Union-Find объединение: O(W·H·α(W·H))
Перенумерация меток: O(W·H)

Входные данные:
ImageData: бинарное изображение (вектор uint8_t), ширина и высота

Выходные данные:
Result: количество компонент (count) и 2D-матрица меток (labels)

Тестирование:

4 функциональных теста: пустое изображение (только фон), одна сплошная компонента, 4 изолированных пикселя, две раздельные области
6 перформанс-тестов на изображениях 512×512: сплошной фон, сплошной объект, шахматная доска (максимум компонент), разреженные точки, горизонтальные полосы, блоки 32×32

Чек-лист

  • Статус CI: Все CI-задачи (сборка, тесты, генерация отчёта) успешно проходят на моей ветке в моем форке
  • Директория и именование задачи: Я создал директорию с именем <фамилия>_<первая_буква_имени>_<короткое_название_задачи>
  • Полное описание задачи: Я предоставил полное описание задачи в теле pull request
  • clang-format: Мои изменения успешно проходят clang-format локально в моем форке (нет ошибок форматирования)
  • clang-tidy: Мои изменения успешно проходят clang-tidy локально в моем форке (нет предупреждений/ошибок)
  • Функциональные тесты: Все функциональные тесты успешно проходят локально на моей машине
  • Тесты производительности: Все тесты производительности успешно проходят локально на моей машине
  • Ветка: Я работаю в ветке, названной точно так же, как директория моей задачи
    (например, nesterov_a_vector_sum), а не в master
  • Правдивое содержание: Я подтверждаю, что все сведения, указанные в этом pull request, являются точными и
    достоверными

@codecov-commenter
Copy link

Codecov Report

❌ Patch coverage is 15.62500% with 81 lines in your changes missing coverage. Please review.
✅ Project coverage is 78.52%. Comparing base (97dd371) to head (0237c36).

Files with missing lines Patch % Lines
...ndrashova_v_marking_components/omp/src/ops_omp.cpp 15.62% 78 Missing and 3 partials ⚠️

❌ Your patch status has failed because the patch coverage (15.62%) is below the target coverage (95.00%). You can increase the patch coverage or adjust the target coverage.

Additional details and impacted files
@@            Coverage Diff             @@
##           master     #353      +/-   ##
==========================================
- Coverage   79.16%   78.52%   -0.64%     
==========================================
  Files         267      268       +1     
  Lines        9325     9421      +96     
  Branches     3963     4006      +43     
==========================================
+ Hits         7382     7398      +16     
- Misses       1374     1452      +78     
- Partials      569      571       +2     

☔ View full report in Codecov by Sentry.
📢 Have feedback on the report? Share it here.

🚀 New features to boost your workflow:
  • ❄️ Test Analytics: Detect flaky tests, report on failures, and find test suite problems.

Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment

Projects

None yet

Development

Successfully merging this pull request may close these issues.

2 participants