我一直用GDI+做Winform 的基于指针的图片处理,这次下决心全部移到wpf上(主要是显示布局很方便)
采用的图片是
2512*3307 的大图 830万像素
类库基于WritableBitmapEx 的wpf版本
函数是我自己写的扩展方法,只是利用了 writableBitmapEx提供的环境 ,我懒得从头到尾自己写了
 
1.标准int32数组遍历计算 release
0.28s

public unsafe static void TestGray1(WriteableBitmap bmp)
{
using (var context = bmp.GetBitmapContext())
{
int height = context.Height;
int width = context.Width;
for (int y = ; y < height; y++)
{
for (int x = ; x < width; x++)
{
int pos = y * context.Width + x;
var c = context.Pixels[pos];
var r = (byte)(c >> );
var g = (byte)(c >> );
var b = (byte)(c); var gray = ((r * + g * + b * ) >> ); var color = ( << ) | (gray << ) | (gray << ) | gray;
context.Pixels[pos] = color;
}
}
}
}

2.标准int32指针遍历计算 release

0.04s

public unsafe static void TestGray2(WriteableBitmap bmp)
{
using (var context = bmp.GetBitmapContext())
{
var ptr = context.Pixels;
int height = context.Height;
int width = context.Width;
for (int y = ; y < height; y++)
{
for (int x = ; x < width; x++)
{
var c = *ptr;
var r = (byte)(c >> );
var g = (byte)(c >> );
var b = (byte)(c); var gray = ((r * + g * + b * ) >> ); var color = ( << ) | (gray << ) | (gray << ) | gray;
*ptr = color; ptr++;
}
}
}
}

3.colorstruct指针 遍历计算

0.02 s

应该是已经到极限速度了[除了后面的并行方式],我已经想不出还有什么方法可以提高处理速度

而且这种方式是最直观的,最容易理解的处理方式,也便于以后维护

[StructLayout(LayoutKind.Sequential)]
public struct PixelColor
{
public byte Blue;
public byte Green;
public byte Red;
public byte Alpha;
}
public unsafe static void TestGray3(WriteableBitmap bmp)
{
using (var context = bmp.GetBitmapContext())
{
var ptr = (PixelColor*)context.Pixels; int height = context.Height;
int width = context.Width;
for (int y = ; y < height; y++)
{
for (int x = ; x < width; x++)
{
var c = *ptr;
var gray = ((c.Red * + c.Green * + c.Blue * ) >> );
(*ptr).Green=(*ptr).Red=(*ptr).Blue = (byte)gray; ptr++;
}
}
}
}

4.作为对比,我又测试了一下 GDI+的 指针处理图片的速度

0.06s

public static unsafe Bitmap ToGray(Bitmap img)
{
var rect = new System.Drawing.Rectangle(, , img.Width, img.Height);
var data = img.LockBits(rect, System.Drawing.Imaging.ImageLockMode.ReadOnly, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format32bppArgb);
var ptr = (ColorType*)data.Scan0.ToPointer();
var bytes = new Int32[img.Width * img.Height];
var height = img.Height;
var width = img.Width;
for (int y = ; y < height; y++)
{
for (int x = ; x < width; x++)
{
var color = *ptr;
var gray = ((color.R * + color.G * + color.B * ) >> ); (*ptr).R = (*ptr).G = (*ptr).B = (byte)gray; ptr++;
}
}
img.UnlockBits(data);
return img;
}

5.重头戏来了。我一直对Parallel.For 很迷惑,为什么他的消耗时间是普通for的好几倍。今天仔细研究了一下,发现原来是用错了

0.01秒   release

笔记本i5cpu,如果台式机的I7会更加强悍,速度会成半成半降低。

主要是利用了微软的任务并行库的循环并行化的方法。

注意:默认的并行循环对于函数体很小的情况是很慢的,这种情况必须用Partitioner 创建循环体,这在MSDN有介绍,是关键之中的关键

public  unsafe static void TestGray5(WriteableBitmap bmp)
{
using (var context = bmp.GetBitmapContext())
{
int height = context.Height;
int width = context.Width; Parallel.ForEach(Partitioner.Create(, height), (h) =>
{
var ptr = (PixelColor*)context.Pixels;
ptr += h.Item1 * width; for (int y = h.Item1; y < h.Item2; y++)
{
for (int x = ; x < width; x++)
{
var c = *ptr;
var gray = ((c.Red * + c.Green * + c.Blue * ) >> );
(*ptr).Green = (*ptr).Red = (*ptr).Blue = (byte)gray; ptr++;
}
} }); }
}

感想

1.绝对不要在循环体内使用属性或函数,很有可能会降低数倍计算速度。

因为属性本质上是个函数,而在循环体内最好不要再调用函数,如果确实需要用内联代码的方式,c#没有inline,那么copy代码吧,反正为了速度。

2. 用指针移位操作 似乎比 直接数组访问要快10倍啊

我感觉要么是cache命中的原因,要么是 数组本身存取被属性封装了。相当于又调用了函数。

3.TPL 任务并行库果真好用,看来微软早已考虑过大量数据并行的循环优化问题09年,只是我一直用错了方法,才觉得很慢。

摘自 苦力熊

原文地址:http://www.2cto.com/kf/201204/129454.html

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