我正在运行OpenCV 2.4.13。
我正在使用CvRTrees.train（）和CvRTrees.predict（）作为分类应用程序。
目前，CvRTrees.train（）函数仅使用一个CPU核心。我可以在htop中看到这一点：当一个CPU处于100％时，其他CPU在调用train（）时徘徊在3％左右。
文档说您必须明确启用并行化支持，因此我重新构建了具有OpenMP支持的库并重新安装。但是，行为是一样的。 train（）只使用一个CPU。
有谁知道我做错了什么？我的期望是否不准确？
以下是我用来构建和安装的步骤：
在cmake中启用OpenMP
$ mkdir release && cd release
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_OPENMP=ON -D WITH_FFMPEG=OFF ..
制作并安装
$ make && sudo make install
运行ldconfig以使链接器缓存更新
$ sudo ldconfig
重建我的程序并在可执行文件上运行ldd以确保它在/ usr / local / lib中使用我新安装的库
$ ldd ./build/release/classify | grep opencv
libopencv_core.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_core.so.2.4 (0x00007f6e9d525000)
libopencv_ml.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_ml.so.2.4 (0x00007f6e9d29e000)
另一个注意事项：如果我在下面的第261行添加语法错误，那么构建会中断，所以我知道我已经设置了正确的编译器标志。
modules/core/src/parallel.cpp
-----------------------------
259 #elif defined HAVE_OPENMP
260
261 #pragma omp parallel for schedule(dynamic)
262 for (int i = stripeRange.start; i < stripeRange.end; ++i)
263 pbody(Range(i, i + 1));
另一个注意事项：ldd告诉我我的应用程序链接了libgomp.so，所以我有理由相信OpenMP已启用。