量化GDI+:快速Bitmap读写像素

写在前面的话:

本文针对GDI+下Bitmap操作(Get/SetPixel)进行测试,而非寻求最快速的位图处理方式。如果你需要速度上的提升,请使用GDI+以外的技术,如并行计算、调用MMX/SSE指令、CUDA等。

这是一个古老的技巧:
使用Bitmap类时经常会用到GetPixel和SetPixel,但是这两个方法直接使用都比较慢,所以一般都会使用LockBits/UnlockBits将位图在内存中锁定,以加快操作速度。
MSDN上的标准参考是这样的:

    private void LockUnlockBitsExample(PaintEventArgs e)
        {

            // Create a new bitmap.创建位图
            Bitmap bmp = new Bitmap("c:\\fakePhoto.jpg");

            // Lock the bitmap's bits.  锁定位图
            Rectangle rect = new Rectangle(0, 0, bmp.Width, bmp.Height);
            System.Drawing.Imaging.BitmapData bmpData =
                bmp.LockBits(rect, System.Drawing.Imaging.ImageLockMode.ReadWrite,
                bmp.PixelFormat);

            // Get the address of the first line.获取首行地址
            IntPtr ptr = bmpData.Scan0;

            // Declare an array to hold the bytes of the bitmap.定义数组保存位图
            int bytes  = Math.Abs(bmpData.Stride) * bmp.Height;
            byte[] rgbValues = new byte[bytes];

            // Copy the RGB values into the array.复制RGB值到数组
            System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(ptr, rgbValues, 0, bytes);

            // Set every third value to 255. A 24bpp bitmap will look red.  把每像素第3个值设为255.24bpp的位图将变红
            for (int counter = 2; counter < rgbValues.Length; counter += 3)
                rgbValues[counter] = 255;

            // Copy the RGB values back to the bitmap 把RGB值拷回位图
            System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(rgbValues, 0, ptr, bytes);

            // Unlock the bits.解锁
            bmp.UnlockBits(bmpData);

            // Draw the modified image.绘制更新了的位图
            e.Graphics.DrawImage(bmp, 0, 150);
        }

因为我比较闲,所以我在想这样的问题:加快之后到底有多快?
为此,我稍微调整了下之前用过的BitmapEx类(记得应该是人脸识别还是什么代码里用过),改成FastBitmap,然后创建了测试程序,搜集了一系列测试用例。(点击左上图片框打开图片文件,无异常处理)
发个帖子然后蒸馒头吃

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这是一个古老的技巧:
使用Bitmap类时经常会用到GetPixel和SetPixel,但是这两个方法直接使用都比较慢,所以一般都会使用LockBits/UnlockBits将位图在内存中锁定,以加快操作速度。
MSDN上的标准参考是这样的:
C# code
         
         
         
         
private void LockUnlockBitsExample(PaintEventArgs e) { // Create a new bitmap.创建位图 Bitmap bmp = new Bitmap( " c:\\fakePhoto.jpg " ); // Lock the bitmap's bits. 锁定位图 Rectangle rect = new Rectangle( 0 , 0 , bmp.Width, bmp.Height); System.Drawing.Imaging.BitmapData bmpData = bmp.LockBits(rect, System.Drawing.Imaging.ImageLockMode.ReadWrite, bmp.PixelFormat); // Get the address of the first line.获取首行地址 IntPtr ptr = bmpData.Scan0; // Declare an array to hold the bytes of the bitmap.定义数组保存位图 int bytes = Math.Abs(bmpData.Stride) * bmp.Height; byte [] rgbValues = new byte [bytes]; // Copy the RGB values into the array.复制RGB值到数组 System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(ptr, rgbValues, 0 , bytes); // Set every third value to 255. A 24bpp bitmap will look red. 把每像素第3个值设为255.24bpp的位图将变红 for ( int counter = 2 ; counter < rgbValues.Length; counter += 3 ) rgbValues[counter] = 255 ; // Copy the RGB values back to the bitmap 把RGB值拷回位图 System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(rgbValues, 0 , ptr, bytes); // Unlock the bits.解锁 bmp.UnlockBits(bmpData); // Draw the modified image.绘制更新了的位图 e.Graphics.DrawImage(bmp, 0 , 150 ); }

因为我比较闲,所以我在想这样的问题:加快之后到底有多快?
为此,我稍微调整了下之前用过的BitmapEx类(记得应该是人脸识别还是什么代码里用过),改成FastBitmap,然后创建了测试程序,搜集了一系列测试用例。(点击左上图片框打开图片文件,无异常处理)
量化GDI+:快速Bitmap读写像素_第1张图片
测试用例如下:
量化GDI+:快速Bitmap读写像素_第2张图片
为了保证不受文件格式影响,统一使用24bpp的bmp格式。(感谢科技发展,内存白菜价,不然单个文件将近200MB可真要让我麻烦一番。)
量化GDI+:快速Bitmap读写像素_第3张图片
考察分为GetPixel和SetPixel两个部分,把读写分开。测试代码(以GetPixel为例)非常简单,如下:
for (int y = 0; y < h; y++)
{
    for (int x = 0; x < w; x++)
    {
        tmp = bmp.GetPixel(x, y);
    }
}

其中bmp分别为Bitmap和FastBitmap。
为了专注于对比结果,虽然逐像素遍历图像非常耗费时间,但并没有刻意使用并行计算,使用单个CPU内核完成。所以如果你打算用这个程序对特别巨大的图片(10000×10000数量级以上)进行测试,还请慎重。
量化GDI+:快速Bitmap读写像素_第4张图片
经过测试,得到了这样的测试结果:
量化GDI+:快速Bitmap读写像素_第5张图片
从测试结果来看,号称「Fast」果然有两把刷子,平均提升效率在90%~95%,也就说性能提高了10~20倍。
这个结果,虽然还不算很快,但我觉得基本到了GDI+的极限了(剩下的就是机器性能的提升了),如果再要提升,可以试试并行计算、C++ native、直接调用MMX/SSE指令、CUDA之类的技术。
我不知道现在技术发展下还有多少用到Bitmap的场合,只是觉得:追求开发效率和性能平衡的时候,Bitmap也能成为一个不错的选择。

测试程序下载: 点击下载

后记

有朋友指出:

GDI+这种 LockBits是临时性的把图像的数据读到内存,是不适合于做专业的图像处理软件的,专业做的话一个图像加载后在内存中的格式应该是固定的,这样做算法也就是直接访问这段内存的数据。GetPixel之类的函数的存在也不是为了专业的图像处理的,而是对类似于屏幕取色或DC取色这样小批量数据时方便处理。

要玩速度,图像处理方面的算法先是用普通语言写出来,对算法的核心尽心优化,如果速度还不行,考虑用汇编进一步优化,越简单的算法,用汇编优化的速度能提高的倍数越高,比如,最简单的反色算法,3000*4000*24的图像,一般的语言要100ms左右的处理时间,用汇编的话20ms够了,不过复杂的算法,一般汇编能提升的档次不会有这么明显。

尽管本文的目的并非追求速度,仅仅是「测试」速度,我还是尝试着优化了一下代码,就用上述「反色」操作为例进行了测试。

测试用例选择#7(4096x4096 @ 24bpp),用时299ms,截图如下:

量化GDI+:快速Bitmap读写像素_第6张图片

随后再次改进算法,得到了52ms的速度提升(约17%)。

量化GDI+:快速Bitmap读写像素_第7张图片

这个结果,尽管较一般操作方式快了不少,但和「一般的语言100ms左右」比起来,还是「右」得多了一点(笑)。和汇编的「20ms」(无实验数据)比,差得更远了。

优化代码似乎比较有趣,我就继续试着优化一下。通过调整调用结构,改进算法,使用多线程并行计算,总算是进入50ms了。

仍旧基于Bitmap类的LockBits/UnlockBits。

语言:C#、C#指针

测试机:i3 380M @2.53GHz,2.92G DDR3-1333,Windows 7 32位

速度:约50ms

量化GDI+:快速Bitmap读写像素_第8张图片

网友测试结果对比

以下是部分热心网友给出的测试结果数据,加以对比,供诸君参考。

测试项目统一为对规格为4096x4096x24bpp的位图图像进行反色处理。

测试1

ImageWizard(作者:laviewpbt)

实现:汇编+VB.NET

配置:i3 380M @2.53GHz,2.92G DDR3-1333,Windows 7 32位

用时:25ms

测试2

临时测试(作者:兰征鹏)

实现:VC++.NET调用SSE指令

配置:i7 [email protected],12G PC1333内存,Windows7 64位

用时:12~19ms

测试3

GebImage(作者:xiaotie)

实现:C#重写全部图像库、unsafe指针

配置:优于测试1

用时:33ms

测试4

本文(作者:野比)

实现:GDI+、unsafe指针

配置:同测试1

用时:46ms

(完)

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