int[][]からピクセル データ (int フォーム)を取得する最速の方法を探していBufferedImageます。(x, y)私の目標は、を使用して画像からピクセルをアドレス指定できるようにすることint[x][y]です。私が見つけたすべてのメソッドはこれを行いません (それらのほとんどはint[]s を返します)。
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ピクセルにアクセスする最速の方法である、この同じテーマで遊んでいました。私は現在、これを行うための2つの方法を知っています:
getRGB()@tskuzzyの回答で説明されているように、BufferedImageのメソッドを使用します。以下を使用して、ピクセル配列に直接アクセスします。
byte[] pixels = ((DataBufferByte) bufferedImage.getRaster().getDataBuffer()).getData();
大きな画像を扱っていて、パフォーマンスが問題になる場合、最初の方法は絶対に適していません。このgetRGB()メソッドは、アルファ、赤、緑、および青の値を 1 つの int に結合し、結果を返します。ほとんどの場合、これらの値を戻すには逆の操作を行います。
2 番目のメソッドは、各ピクセルの赤、緑、青の値を直接返し、アルファ チャネルがある場合はアルファ値を追加します。この方法を使用すると、インデックスの計算が難しくなりますが、最初の方法よりもはるかに高速です。
私のアプリケーションでは、最初のアプローチから 2 番目のアプローチに切り替えるだけで、ピクセルの処理時間を 90% 以上削減できました。
2つのアプローチを比較するために設定した比較を次に示します。
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.awt.image.DataBufferByte;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
public class PerformanceTest {
public static void main(String[] args) throws IOException {
BufferedImage hugeImage = ImageIO.read(PerformanceTest.class.getResource("12000X12000.jpg"));
System.out.println("Testing convertTo2DUsingGetRGB:");
for (int i = 0; i < 10; i++) {
long startTime = System.nanoTime();
int[][] result = convertTo2DUsingGetRGB(hugeImage);
long endTime = System.nanoTime();
System.out.println(String.format("%-2d: %s", (i + 1), toString(endTime - startTime)));
}
System.out.println("");
System.out.println("Testing convertTo2DWithoutUsingGetRGB:");
for (int i = 0; i < 10; i++) {
long startTime = System.nanoTime();
int[][] result = convertTo2DWithoutUsingGetRGB(hugeImage);
long endTime = System.nanoTime();
System.out.println(String.format("%-2d: %s", (i + 1), toString(endTime - startTime)));
}
}
private static int[][] convertTo2DUsingGetRGB(BufferedImage image) {
int width = image.getWidth();
int height = image.getHeight();
int[][] result = new int[height][width];
for (int row = 0; row < height; row++) {
for (int col = 0; col < width; col++) {
result[row][col] = image.getRGB(col, row);
}
}
return result;
}
private static int[][] convertTo2DWithoutUsingGetRGB(BufferedImage image) {
final byte[] pixels = ((DataBufferByte) image.getRaster().getDataBuffer()).getData();
final int width = image.getWidth();
final int height = image.getHeight();
final boolean hasAlphaChannel = image.getAlphaRaster() != null;
int[][] result = new int[height][width];
if (hasAlphaChannel) {
final int pixelLength = 4;
for (int pixel = 0, row = 0, col = 0; pixel + 3 < pixels.length; pixel += pixelLength) {
int argb = 0;
argb += (((int) pixels[pixel] & 0xff) << 24); // alpha
argb += ((int) pixels[pixel + 1] & 0xff); // blue
argb += (((int) pixels[pixel + 2] & 0xff) << 8); // green
argb += (((int) pixels[pixel + 3] & 0xff) << 16); // red
result[row][col] = argb;
col++;
if (col == width) {
col = 0;
row++;
}
}
} else {
final int pixelLength = 3;
for (int pixel = 0, row = 0, col = 0; pixel + 2 < pixels.length; pixel += pixelLength) {
int argb = 0;
argb += -16777216; // 255 alpha
argb += ((int) pixels[pixel] & 0xff); // blue
argb += (((int) pixels[pixel + 1] & 0xff) << 8); // green
argb += (((int) pixels[pixel + 2] & 0xff) << 16); // red
result[row][col] = argb;
col++;
if (col == width) {
col = 0;
row++;
}
}
}
return result;
}
private static String toString(long nanoSecs) {
int minutes = (int) (nanoSecs / 60000000000.0);
int seconds = (int) (nanoSecs / 1000000000.0) - (minutes * 60);
int millisecs = (int) ( ((nanoSecs / 1000000000.0) - (seconds + minutes * 60)) * 1000);
if (minutes == 0 && seconds == 0)
return millisecs + "ms";
else if (minutes == 0 && millisecs == 0)
return seconds + "s";
else if (seconds == 0 && millisecs == 0)
return minutes + "min";
else if (minutes == 0)
return seconds + "s " + millisecs + "ms";
else if (seconds == 0)
return minutes + "min " + millisecs + "ms";
else if (millisecs == 0)
return minutes + "min " + seconds + "s";
return minutes + "min " + seconds + "s " + millisecs + "ms";
}
}
出力を推測できますか？;)
Testing convertTo2DUsingGetRGB:
1 : 16s 911ms
2 : 16s 730ms
3 : 16s 512ms
4 : 16s 476ms
5 : 16s 503ms
6 : 16s 683ms
7 : 16s 477ms
8 : 16s 373ms
9 : 16s 367ms
10: 16s 446ms
Testing convertTo2DWithoutUsingGetRGB:
1 : 1s 487ms
2 : 1s 940ms
3 : 1s 785ms
4 : 1s 848ms
5 : 1s 624ms
6 : 2s 13ms
7 : 1s 968ms
8 : 1s 864ms
9 : 1s 673ms
10: 2s 86ms
BUILD SUCCESSFUL (total time: 3 minutes 10 seconds)
于 2012-02-27T19:15:56.840 に答える
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このようなもの？
int[][] pixels = new int[w][h];
for( int i = 0; i < w; i++ )
for( int j = 0; j < h; j++ )
pixels[i][j] = img.getRGB( i, j );
于 2011-06-29T16:46:18.757 に答える
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Mota の回答で速度が 10 倍になったことがわかりました。Mota に感謝します。
コンストラクターで BufferedImage を受け取り、同等の getRBG(x,y) メソッドを公開する便利なクラスにコードをラップしました。
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.awt.image.DataBufferByte;
public class FastRGB
{
private int width;
private int height;
private boolean hasAlphaChannel;
private int pixelLength;
private byte[] pixels;
FastRGB(BufferedImage image)
{
pixels = ((DataBufferByte) image.getRaster().getDataBuffer()).getData();
width = image.getWidth();
height = image.getHeight();
hasAlphaChannel = image.getAlphaRaster() != null;
pixelLength = 3;
if (hasAlphaChannel)
{
pixelLength = 4;
}
}
int getRGB(int x, int y)
{
int pos = (y * pixelLength * width) + (x * pixelLength);
int argb = -16777216; // 255 alpha
if (hasAlphaChannel)
{
argb = (((int) pixels[pos++] & 0xff) << 24); // alpha
}
argb += ((int) pixels[pos++] & 0xff); // blue
argb += (((int) pixels[pos++] & 0xff) << 8); // green
argb += (((int) pixels[pos++] & 0xff) << 16); // red
return argb;
}
}
于 2014-11-03T11:13:22.840 に答える
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BufferedImage が Monochrome Bitmap からのものでない限り、Mota の答えは素晴らしいです。モノクロ ビットマップには、そのピクセルに対して可能な値が 2 つしかありません (たとえば、0 = 黒と 1 = 白)。モノクロ ビットマップを使用すると、
final byte[] pixels = ((DataBufferByte) image.getRaster().getDataBuffer()).getData();
呼び出しは、各バイトに複数のピクセルが含まれるような方法で生のピクセル配列データを返します。
したがって、モノクロ ビットマップ イメージを使用して BufferedImage オブジェクトを作成する場合は、次のアルゴリズムを使用します。
/**
* This returns a true bitmap where each element in the grid is either a 0
* or a 1. A 1 means the pixel is white and a 0 means the pixel is black.
*
* If the incoming image doesn't have any pixels in it then this method
* returns null;
*
* @param image
* @return
*/
public static int[][] convertToArray(BufferedImage image)
{
if (image == null || image.getWidth() == 0 || image.getHeight() == 0)
return null;
// This returns bytes of data starting from the top left of the bitmap
// image and goes down.
// Top to bottom. Left to right.
final byte[] pixels = ((DataBufferByte) image.getRaster()
.getDataBuffer()).getData();
final int width = image.getWidth();
final int height = image.getHeight();
int[][] result = new int[height][width];
boolean done = false;
boolean alreadyWentToNextByte = false;
int byteIndex = 0;
int row = 0;
int col = 0;
int numBits = 0;
byte currentByte = pixels[byteIndex];
while (!done)
{
alreadyWentToNextByte = false;
result[row][col] = (currentByte & 0x80) >> 7;
currentByte = (byte) (((int) currentByte) << 1);
numBits++;
if ((row == height - 1) && (col == width - 1))
{
done = true;
}
else
{
col++;
if (numBits == 8)
{
currentByte = pixels[++byteIndex];
numBits = 0;
alreadyWentToNextByte = true;
}
if (col == width)
{
row++;
col = 0;
if (!alreadyWentToNextByte)
{
currentByte = pixels[++byteIndex];
numBits = 0;
}
}
}
}
return result;
}
于 2015-01-12T18:24:14.357 に答える
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役に立つ場合は、これを試してください：
BufferedImage imgBuffer = ImageIO.read(new File("c:\\image.bmp"));
byte[] pixels = (byte[])imgBuffer.getRaster().getDataElements(0, 0, imgBuffer.getWidth(), imgBuffer.getHeight(), null);
于 2013-01-10T17:07:36.400 に答える
-1
これは私のために働いた：
BufferedImage bufImgs = ImageIO.read(new File("c:\\adi.bmp"));
double[][] data = new double[][];
bufImgs.getData().getPixels(0,0,bufImgs.getWidth(),bufImgs.getHeight(),data[i]);
于 2013-05-27T03:33:56.857 に答える