C++ 使用openMP的多线程双功能

我绝对是多线程和使用OpenMP的新手。但是我正在开发一个有两个功能的程序

function1(){
get the data from the camera and save it into memory for 1000fps
}
functio2(){
display and refresh the screen each 100ms
}

我认为OpenMP应该是这样的

#pragma omp sections
 {
   { function1(); }
   #pragma omp section
   { function2(); }
 }

但我不确定如何在代码（c++）中实现这一点？如果有人知道，请告诉我。 我最终得到了以下代码，但现在我想让第二部分每100毫秒休眠一次，我该怎么做

lastPicNr = 0;  
            if(Fg_AcquireEx(fg,nCamPort,GRAB_INFINITE,ACQ_STANDARD,_memoryAllc)<0){
                CExceptionHandler::GrabberErrorMessage(fg,"Can not start Acquiring images .");  
            }else{

                //Declaring a parallel region that will be broken down into disctinct parallel sections
                #pragma omp parallel sections
                {
                    #pragma omp section
                    {
                        while((lastPicNr = Fg_getLastPicNumberBlockingEx(fg,lastPicNr+1,nCamPort,10,_memoryAllc))<= MaxPics){   
                            iPtr=(unsigned char*)Fg_getImagePtrEx(fg,lastPicNr,0,_memoryAllc);      
                            _PointVector.push_back(iPtr);
                            _lastPicNumber.push_back(lastPicNr);                                
                        }
                    }

                    #pragma omp section
                    {
                        cv::Mat _matrixImage(cv::Size(w,h), CV_8UC1,iPtr , cv::Mat::AUTO_STEP);                                                                 
                        cv::imshow("test",_matrixImage);
                        cv::waitKey(10);

                    }
                }
                PauseClickMode(hDlg);
            }

lastPicNr=0；
如果（Fg_acquirex（Fg，ncimport，GRAB_INFINITE，ACQ_STANDARD，_memoryAllc）有多种方法可以做到这一点。如果您的编译器至少支持OpenMP 3.0，则可以使用任务指令

 VisualStudio只有OpenMP 2，它没有任务指令。我所做的是使用线程库。因为要显示一个映像，您可能需要考虑SDL。它具有与pTrx几乎相同的线程功能，并且使用简单（虽然不像OpenMP那么简单）。

然后您就有了一个库，它可以显示图像、执行线程，并且是跨平台的。
读取数据通常是通过单线程完成的，通过并行模式实现是不正确的。此外，为了刷新图像，u可能会使用某种算法（例如平滑函数）在映像上。您应该并行化该部分。并行调用函数将为每个处理器加载映像的全部负载。并行化代码的“核心”，就是分配此工作负载。