如何优化cv::imread读取30万张图片的耗时？

Question

**问题：** 在使用 `cv::imread` 读取约30万张图像时，发现整体耗时过长，严重影响数据处理效率。常见的性能瓶颈包括逐张读取时的磁盘 I/O 延迟、图像解码效率低、文件路径频繁访问等问题。如何通过多线程/异步读取、内存预加载、图像解码优化等方式有效缩短整体耗时？是否可借助 OpenCV 的并行机制或结合操作系统层面的文件缓存策略提升性能？实际应用中应如何权衡资源占用与读取效率？