GraphicsMagick+im4java实现高质量大图的处理

http://www.open-open.com/lib/view/open1355754261963.html

做网站往往需要处理各种各样的图片，对于jdk自带的一套图片处理库，他的特点是稳定简单，但是对图片处理来说，性能确实很不咋的！

        于是我转向了以C++处理为核心的java处理包—— JMagick+ ImageMagick 。jmagick是一个开源的API，利用JNI(Java Native Interface)技术实现了对ImageMagickAPI
的Java访问接口,因此也将比纯Java实现的图片操作函数在速度上要快。实地测试后发现，速度果然提高了不少，但是质量却大大下降了，在大量测试数据下，每生成100张图片约会有5张图片生成出现错误，还会出现down机的情况。对于一个商业应用来说，这个是绝对不可以接受的，于是对jmagick的研究暂放一段时间。

        经过韩boss指导，我转向了 GraphicsMagick+im4java 的研究，输入关键词google一下，很容易就可以找到http://javantsky.iteye.com/blog/747807 ，这篇博客，文章介绍GraphicsMagick+im4java
性能高，运行稳定！

注意事项：如果是在windows下运行，则需要配置ImageMagick的安装路径： 

我是配置在config.properties文件里了，比如内容如下所示： 

imageMagickPath=C://Program Files//GraphicsMagick-1.3.14-Q16

如果是在linux平台下，则不需要配置。

package imageUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;

import org.im4java.core.ConvertCmd;
import org.im4java.core.IMOperation;

/**
 * @author hegh E-mail: heguanhua@tjhq.com
 * @version 创建时间：Mar 13, 2012 10:43:12 AM 类说明
 */
public class ImageMagick {

 /** * ImageMagick的路径 */
  public static String imageMagickPath = null;
  static{ /**获取ImageMagick的路径 */
   //Properties prop = new PropertiesFile().getPropertiesFile();
   //linux下不要设置此值，不然会报错
   //imageMagickPath = prop.getProperty("imageMagickPath");
  }

  /** * 根据坐标裁剪图片
  * @param srcPath 要裁剪图片的路径
  * @param newPath 裁剪图片后的路径
  * @param x 起始横坐标
  * @param y 起始挫坐标
  * @param x1 结束横坐标
  * @param y1 结束挫坐标
  */
  public static void cutImage(String srcPath, String newPath, int x, int y, int x1, int y1)
   throws Exception {
   int width = x1 - x; int height = y1 - y;
   IMOperation op = new IMOperation();
   op.addImage(srcPath);
   /**
    * width：裁剪的宽度
    * height：裁剪的高度
    * x：裁剪的横坐标
    * y：裁剪的挫坐标
    */
   op.crop(width, height, x, y);
   op.addImage(newPath);
   ConvertCmd convert = new ConvertCmd();
   //linux下不要设置此值，不然会报错
   //convert.setSearchPath(imageMagickPath);
   convert.run(op);
 }

  /**
   * 根据尺寸缩放图片
   * @param width 缩放后的图片宽度
   * @param height 缩放后的图片高度
   * @param srcPath 源图片路径
   * @param newPath 缩放后图片的路径
   * @param type 1为比例处理，2为大小处理，如（比例：1024x1024,大小：50%x50%）
   */
  public static String cutImage(int width, int height, String srcPath, String newPath,int type,String quality) throws Exception {
   IMOperation op = new IMOperation();
   ConvertCmd cmd = new ConvertCmd(true);
   op.addImage();
   String raw = "";
   if(type == 1){
    //按像素
    raw = width+"x"+height+"^";
   }else{
    //按像素百分比
    raw = width+"%x"+height+"%";
   }
   op.addRawArgs("-sample" ,  raw );
   if((quality !=null && quality.equals(""))){
    op.addRawArgs("-quality" ,  quality );
   }
   op.addImage();  

   String osName = System.getProperty("os.name").toLowerCase();
   if(osName.indexOf("win") != -1) {
    //linux下不要设置此值，不然会报错
    cmd.setSearchPath("C://Program Files//GraphicsMagick-1.3.14-Q16");
   }

   try{
    cmd.run(op, srcPath, newPath);
   }catch(Exception e){
    e.printStackTrace();
   }
   return newPath;
 }

 /**
  * 给图片加水印
  * @param srcPath 源图片路径
  */
  public static void addImgText(String srcPath) throws Exception {
   IMOperation op = new IMOperation();
   op.font("宋体").gravity("southeast").pointsize(18).fill("#BCBFC8").draw("text 100,100 co188.com");
   op.addImage();
   op.addImage();   

   String osName = System.getProperty("os.name").toLowerCase();
   ConvertCmd cmd = new ConvertCmd(true);
   if(osName.indexOf("win") != -1) {
    //linux下不要设置此值，不然会报错
    cmd.setSearchPath("C://Program Files//GraphicsMagick-1.3.14-Q16");
   }

   try{
    cmd.run(op, srcPath, srcPath);
   }catch(Exception e){
    e.printStackTrace();
   }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception{
   //cutImage("D:\\apple870.jpg", "D:\\apple870eee.jpg",98, 48, 370, 320);
   Long start = System.currentTimeMillis();
   //cutImage(100,100, "e:\\37AF7D10F2D8448A9A5.jpg","e:\\37AF7D10F2D8448A9A5_bak2.jpg",2,"100");
   addImgText("e:\\37AF7D10F2D8448A9A5_bak2.jpg");
   Long end = System.currentTimeMillis();
   System.out.println("time:"+(end-start)/3600);
  }
}
通过GraphicsMagick+im4java实现高质量大图的处理，解决了100M以上，以及图片像素10000以上处理是出现内存溢出的问