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【记录】C++生产者 / 消费者 案例

网友: 技术文档 2025-07-26 20:41:18

一、实现流程

1. 定义线程安全的队列结构

需要封装std::queue，用std::mutex保证互斥访问，用std::condition_variable触发唤醒：

#include #include #include #include  // 假设用OpenCV存储图像// 线程安全的图像队列class ImageQueue {private: std::queue queue_; // 存储图像数据 std::mutex mtx_;  // 互斥锁，保护队列操作 std::condition_variable cv_; // 条件变量，用于线程同步 bool is_stopped_ = false; // 退出标志（用于优雅终止线程）public: // 生产者调用：放入图像 void push(const cv::Mat& img) { std::lock_guard lock(mtx_); // 自动加锁/解锁 queue_.push(img); cv_.notify_one(); // 通知等待的消费者（唤醒一个线程） } // 消费者调用：取出图像（无数据时阻塞） bool pop(cv::Mat& img) { std::unique_lock lock(mtx_); // 可手动解锁的锁 // 等待条件：队列非空 或 线程需终止 cv_.wait(lock, [this]{ return !queue_.empty() || is_stopped_; }); if (is_stopped_) return false; // 线程终止，退出 img = queue_.front(); queue_.pop(); return true; } // 终止线程时调用 void stop() { std::lock_guard lock(mtx_); is_stopped_ = true; cv_.notify_all(); // 唤醒所有等待的线程 }};
2. 实现生产者线程（相机采集）

生产者的核心是快速获取图像并放入队列，避免在回调 / 采集函数中做耗时操作：

#include #include  // 替换为实际相机SDKImageQueue img_queue; // 全局队列（或通过指针传递）bool is_running = true;// 相机回调函数（生产者的核心逻辑）void cameraCallback(const CameraImage& raw_img) { if (!is_running) return; // 轻量操作：将原始图像转为OpenCV格式（快速转换，避免复杂计算） cv::Mat img(raw_img.height, raw_img.width, CV_8UC3, raw_img.data); // 放入队列（耗时极短） img_queue.push(img);}// 启动相机采集线程void startProducer() { // 初始化相机（根据SDK文档配置） Camera::init(); Camera::setCallback(cameraCallback); // 设置回调 Camera::startCapture(); // 开始采集（如30fps） // 保持线程运行（或由SDK内部线程驱动） while (is_running) { std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100)); } Camera::stopCapture(); Camera::release();}
3. 实现消费者线程（图像处理）

消费者从队列中取图并处理，处理速度慢也不会阻塞生产者（队列会暂存数据）：

// 图像处理函数（耗时操作）void processImage(const cv::Mat& img) { cv::Mat gray; cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 示例：转灰度 cv::GaussianBlur(gray, gray, cv::Size(5,5), 0); // 高斯模糊 // ... 其他耗时操作（如目标检测、特征提取等）}// 消费者线程void startConsumer() { cv::Mat img; while (img_queue.pop(img)) { // 无数据时阻塞，不占用CPU processImage(img); // 处理图像（耗时操作） }}
4. 主线程控制启动与退出
int main() { // 启动生产者和消费者线程 std::thread producer_thread(startProducer); std::thread consumer_thread(startConsumer); // 运行一段时间（或等待用户输入退出） std::cout << \"按Enter键退出...\" << std::endl; std::cin.get(); // 终止流程 is_running = false; // 停止生产者 img_queue.stop(); // 通知消费者退出 producer_thread.join(); // 等待生产者线程结束 consumer_thread.join(); // 等待消费者线程结束 return 0;}

二、关键优势

  1. 避免 CPU 空转：消费者无数据时通过cv.wait()进入休眠，不占用 CPU；生产者放入数据后通过cv.notify_one()唤醒，仅在必要时工作。
  2. 解耦采集与处理：相机采集（快）和图像处理（慢）独立运行，采集线程不会被处理耗时阻塞，避免丢帧；处理线程也不会因采集速度快而超负荷。
  3. 灵活扩展：可根据需求增加多个消费者线程（如 2 个处理线程并行处理队列数据），充分利用多核 CPU： 
    // 启动多个消费者线程std::vector consumers;for (int i = 0; i < 2; ++i) { consumers.emplace_back(startConsumer);}

三、注意事项

  1. 队列长度控制：若处理速度长期慢于采集速度，队列会无限增长导致内存溢出。可在push时增加限制： 
    void push(const cv::Mat& img) { std::lock_guard lock(mtx_); if (queue_.size() > 10) { // 限制最大缓存10帧 queue_.pop(); // 丢弃最旧的帧 } queue_.push(img); cv_.notify_one();}
  2. 图像数据拷贝：若图像数据较大，push时的cv::Mat拷贝（浅拷贝，仅复制头信息）是高效的，但需确保原始数据生命周期足够长（避免相机 SDK 过早释放）。
  3. 线程安全：所有对队列的操作必须加锁，否则可能导致队列数据混乱或崩溃。
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