如果数据量过大导致落盘速度较慢，可以考虑将落盘的操作放到单独的线程中进行，以避免阻塞主线程和减少内存占用。
以下是一个示例代码片段，演示了如何使用Qt的多线程机制将落盘操作放到后台线程中执行：
首先，定义一个继承自QObject的后台处理类（例如ImageProcessor），用于在后台线程中执行耗时操作：
// ImageProcessor.h
#include <QObject>
class ImageProcessor : public QObject {
Q_OBJECT
public:
ImageProcessor(QObject* parent = nullptr);
public slots:
void processImage(const SaveImageInfo& info);
signals:
void imageProcessed(const QString& save2DPath, const QString& threadId, int elapsedTime);
};
// ImageProcessor.cpp
#include "ImageProcessor.h"
ImageProcessor::ImageProcessor(QObject* parent) : QObject(parent) {}
void ImageProcessor::processImage(const SaveImageInfo& info) {
// 进行图片处理和保存操作
std::string save2DPath = "";
save2DPath = info.imgPath + info.imgNo.toStdString() + ".jpg";
QElapsedTimer totalTime;
totalTime.start();
QElapsedTimer t;
t.start();
bool success = cv::imwrite(save2DPath, info.org2D);
if (!success) {
qWarning() << "cv::imwrite fail 2D native no calib!" << QString::fromStdString(save2DPath);
emit imageProcessed("", "", -1); // 发送失败信号
} else {
qDebug() << "cv::imwrite success, save2DPath =" << QString::fromStdString(save2DPath) << "t =" << t.elapsed();
info.org2D.release(); // 彻底释放cv::Mat
emit imageProcessed(QString::fromStdString(save2DPath), QThread::currentThreadId(), t.elapsed());
}
}
然后，在主线程中创建QThread对象和ImageProcessor对象，并将其关联：
// 在合适的位置创建并启动线程
QThread* backgroundThread = new QThread();
ImageProcessor* imageProcessor = new ImageProcessor();
imageProcessor->moveToThread(backgroundThread);
connect(this, &YourClass::startImageProcessing, imageProcessor, &ImageProcessor::processImage);
connect(imageProcessor, &ImageProcessor::imageProcessed, this, &YourClass::handleImageProcessed);
backgroundThread->start();
最后，在需要处理图像的地方，使用信号与槽机制将图像信息传递给后台线程进行处理：
// 向后台线程发送图像处理任务
SaveImageInfo info;
// 填充info数据
emit startImageProcessing(info);
通过将耗时的落盘操作放到后台线程中执行，可以避免阻塞主线程和减少内存占用。在处理完成之后，通过信号与槽机制通知主线程结果。
请根据实际情况调整代码以满足你的需求。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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