GDI+下Bitmap逐像素快速读写性能测试

Posted 2020-09-24

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了GDI+下Bitmap逐像素快速读写性能测试相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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：

技术分享 MSDN示例：锁定内存后拷贝

用指针法会更快，所以你看到的实际代码，一般是类似这样的：

 1 unsafe public Color GetPixel(int x, int y) 2 { 3     if (this.bmpData.PixelFormat == PixelFormat.Format32bppArgb) 4     { 5         byte* numPtr = (byte*) ((((void*) this.bmpData.Scan0) + (y * this.bmpData.Stride)) + (x * 4)); 6         return Color.FromArgb(numPtr[3], numPtr[2], numPtr[1], numPtr[0]); 7     } 8     if (this.bmpData.PixelFormat == PixelFormat.Format24bppRgb) 9     {10         byte* numPtr2 = (byte*) ((((void*) this.bmpData.Scan0) + (y * this.bmpData.Stride)) + (x * 3));11         return Color.FromArgb(numPtr2[2], numPtr2[1], numPtr2[0]);12     }13     return Color.Empty;14 }

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）

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测试机配置如下：

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测试用例如下：

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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。）

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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，遍历位图上每个像素点，如下：

1 for (int y = 0; y < h; y++)2 {3     for (int x = 0; x < w; x++)4     {5         tmp = bmp.GetPixel(x, y);6     }7 }

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。

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最后，得到了这样的测试记录：

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从测试结果来看，使用指针后，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。（总比绞尽脑汁写Win32 ASM来得轻松）

测试程序：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：

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