Перяшкин Василий. Технология ALL. Построение выпуклой оболочки для компонент бинарного изображения. Вариант 30.

[Excited669]

Описание
Задача: Построение выпуклой оболочки компонент бинарного изображения.
Вариант: 30
Технология: ALL

Описание
Входные данные
Бинарное изображение, заданное структурой:

• width — ширина изображения;
• height — высота изображения;
• data — std::vector<std::uint8_t> длиной width * height, содержащий значения 0 и 1.

Выходные данные
Набор выпуклых оболочек для всех найденных связных компонент:
std::vector<std::vector<Point>>, где каждая компонента представлена набором точек Point { x, y }, принадлежащих её выпуклой оболочке.

Описание реализации
Была реализована гибридная версия алгоритма построения выпуклой оболочки компонент бинарного изображения с использованием технологий MPI и OpenMP.

Алгоритм состоит из следующих этапов:

1. Выделение связных компонент на процессе с rank = 0
   На корневом процессе изображение последовательно обходится по всем пикселям.
   Для каждого непосещённого пикселя со значением 1 запускается поиск в ширину (BFS) по 4-связности:

• рассматриваются соседи сверху, снизу, слева и справа;
• все достижимые пиксели объединяются в одну компоненту;
• каждая компонента сохраняется как отдельный набор точек.

2. Распределение компонент между MPI-процессами
   После выделения всех компонент на корневом процессе они разбиваются между процессами:

• количество компонент делится максимально равномерно;
• для передачи через MPI каждая компонента сериализуется в линейный массив целых чисел;
• затем данные распределяются между процессами при помощи MPI_Scatterv.

3. Построение выпуклых оболочек локальных компонент с помощью OpenMP
   На каждом процессе для полученных локальных компонент параллельно строятся выпуклые оболочки:

• каждая компонента обрабатывается независимо;
• используется алгоритм монотонной цепи;
• цикл по компонентам распараллеливается директивой #pragma omp parallel for.

4. Сбор результатов
   После завершения локальных вычислений:

• оболочки сериализуются;
• собираются на корневом процессе при помощи MPI_Gatherv;
• затем итоговый результат рассылается всем процессам через MPI_Bcast.

Таким образом, версия ALL использует двухуровневую схему распараллеливания:

• MPI отвечает за распределение компонент между процессами;
• OpenMP ускоряет локальную обработку внутри каждого процесса.

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

❌ Patch coverage is 94.83871% with 8 lines in your changes missing coverage. Please review.
✅ Project coverage is 82.38%. Comparing base (1773829) to head (ac9476f).
⚠️ Report is 55 commits behind head on master.

Files with missing lines	Patch %	Lines
...y_component_contour_processing/all/src/ops_all.cpp	94.83%	1 Missing and 7 partials ⚠️

Additional details and impacted files

@@            Coverage Diff             @@
##           master     #619      +/-   ##
==========================================
- Coverage   82.43%   82.38%   -0.06%     
==========================================
  Files         480      498      +18     
  Lines       20064    21346    +1282     
  Branches     8207     8778     +571     
==========================================
+ Hits        16540    17586    +1046     
- Misses       2433     2613     +180     
- Partials     1091     1147      +56     

☔ 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.