Шакирова Есения. Технология OMP. Выделение ребер на изображении с использованием оператора Собеля. Вариант 27

[Eseniya1134]

Описание

• Задача: Выделение ребер на изображении с использованием оператора Собеля
• Вариант: 27
• Технология: OMP
• Описание:
• • Постановка задачи: Дано полутоновое изображение размером width * height. Требуется применить оператор Собеля для выделения ребер на изображении.
• • Входные данные: Изображение в виде контейнера using InType = ImgContainer, где ImgContainer содержит ширину, высоту и вектор пикселей в диапазоне [0, 255]. Входное изображение может быть как полутоновым (grayscale), так и цветным — цветные изображения форматов .png автоматически преобразуются в полутоновые по формуле 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B. Также поддерживается задание изображения в виде текстовой матрицы .txt, где первая строка содержит размеры, а далее следуют значения пикселей.
• • Выходные данные: Границы: using OutType = std::vector<int>, где каждый элемент — магнитуда градиента в диапазоне [0, 255].
• • Реализация: Реализована параллельная версия OpenMP оператора Собеля для обнаружения ребер на изображении. Для каждого внутреннего пикселя изображения вычисляется свёртка с двумя ядрами Собеля размером 3×3: горизонтальным Gx и вертикальным Gy. На основе полученных значений вычисляется магнитуда градиента по формуле sqrt(Gx^2 + Gy^2), которая ограничивается диапазоном [0, 255] и записывается в выходной вектор. Внешний цикл по строкам изображения распараллелен с помощью директивы #pragma omp parallel for с явным указанием областей видимости переменных: default(none) shared(out, k_gx, k_gy) firstprivate(h, w). Это гарантирует корректное распределение работы между потоками без гонок данных, так как каждый поток записывает результат в независимые ячейки выходного вектора. Граничные пиксели изображения остаются нулевыми, так как для них невозможно применить полное ядро 3×3. Поддерживается загрузка изображений форматов .png, .jpg, .bmp через библиотеку stb_image, а также текстового формата .txt.

---

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]

Codecov Report

✅ All modified and coverable lines are covered by tests.
✅ Project coverage is 79.17%. Comparing base (97dd371) to head (ac9a027).

Additional details and impacted files

@@           Coverage Diff           @@
##           master     #373   +/-   ##
=======================================
  Coverage   79.16%   79.17%           
=======================================
  Files         267      268    +1     
  Lines        9325     9343   +18     
  Branches     3963     3965    +2     
=======================================
+ Hits         7382     7397   +15     
- Misses       1374     1375    +1     
- 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.