C# Bitmap圖像處理加速的實現(xiàn)

更新時間：2021年11月15日 16:16:08 作者：Dear_Xuan

本文主要介紹了C# Bitmap圖像處理加速的實現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

BitmapData類

BitmapData類專門用于位圖處理，與Bitmap的不同點在于，它使用指針直接修改內(nèi)存，而Bitmap是使用SetPixel()方法間接修改顏色，因此其效率遠遠超過SetPixel()

傳統(tǒng)代碼

以灰度處理為例，為了便于演示，此處的灰度算法采用 Gray=(R+G+B) / 3

private void Gray_Tradition()
{
    for(int i = 0; i < bitmap.Width; i++)
    {
        for(int j = 0; j < bitmap.Height; j++)
        {
            Color color = bitmap.GetPixel(i, j);
            int RGB = (color.R + color.G + color.B) / 3;
            bitmap.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(255, RGB, RGB, RGB));
        }
    }
}

使用BitmapData的代碼

private void Gray_BitmapData()
{
    int width = bitmap.Width, height = bitmap.Height;//圖片的寬度和高度
    //在內(nèi)存中以讀寫模式鎖定Bitmap
    BitmapData bitmapData = bitmap.LockBits(
    new Rectangle(0, 0, width, height),
    ImageLockMode.ReadWrite,
    PixelFormat.Format24bppRgb);
    //圖片像素點數(shù)組的長度，由于一個像素點占了3個字節(jié)，所以要乘上3
    int size = width * height * 3;
    //緩沖區(qū)數(shù)組
    byte[] srcArray = new byte[size];
    //獲取第一個像素的地址
    IntPtr ptr = bitmapData.Scan0;
    //把像素值復制到緩沖區(qū)
    Marshal.Copy(ptr, srcArray, 0, size);
    int p;
    for (int i = 0; i < width; i++)
    {
        for (int j = 0; j < height; j++)
        {
            //定位像素點位置
            p = j * width * 3 + i * 3;
            //計算灰度值
            byte color = (byte)((srcArray[p] + srcArray[p + 1] + srcArray[p + 2]) / 3);
            srcArray[p] = srcArray[p + 1] = srcArray[p + 2] = color;
        }
    }
    //從緩沖區(qū)復制回BitmapData
    Marshal.Copy(srcArray, 0, ptr, size);
    //從內(nèi)存中解鎖
    bitmap.UnlockBits(bitmapData);
}

效率對比

代碼

private void onTest()
{
    double t1, t2;
    Stopwatch watch = new Stopwatch();
    watch.Start();
    Gray_BitmapData();
    watch.Stop();
    t1 = watch.Elapsed.TotalMilliseconds;
    watch.Reset();
    watch.Start();
    Gray_Tradition();
    watch.Stop();
    t2 = watch.Elapsed.TotalMilliseconds;
    MessageBox.Show("BitmapData=" + (long)t1 + "\nTradition=" + (long)t2);
}

圖片信息

耗時

可以看到傳統(tǒng)方法的耗時是使用BitmapData方法的106倍，需要整整14秒，而BitmapData僅用了0.1秒

GPU加速

使用CUDA生成dll后，可以在GPU上高效處理圖像，但是這種方式需要使用dll，而且異常繁瑣，因此只適合對效率有極高要求時使用

生成Dll

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
 
#include <stdio.h>
#include <Windows.h>
 
__global__ void DoInKernel(byte* o, int num)
{
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (i >= num) return;
    byte* ori = o + i * 3;
    ori[0] = ori[1] = ori[2] = (ori[0] + ori[1] + ori[2]) / 3;
}
 
extern "C" _declspec(dllexport) void Gray(byte * oriArray, int num) {
    int size = num * 3 * sizeof(byte);
    byte* dev_ori;
    //在GPU上分配內(nèi)存
    cudaMalloc((void**)&dev_ori, size);
    //把數(shù)組復制到顯存
    cudaMemcpy(dev_ori, oriArray, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    //計算
    DoInKernel << <num / 1024 + 1, 1024 >> > (dev_ori, num);
    //從顯存復制到內(nèi)存
    cudaMemcpy(oriArray, dev_ori, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
    //釋放
    cudaFree(dev_ori);
}

實際上GPU的thread和block數(shù)量應該根據(jù)實際數(shù)組大小來動態(tài)調(diào)整，但是這里為了演示方便，直接定義1024個線程

調(diào)用Dll

[DllImport("CUDA.dll", EntryPoint = "Gray", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]
public static extern void Gray(IntPtr ori, int num);

此時不需要定義緩沖區(qū)數(shù)組了，可以直接把數(shù)據(jù)復制到顯存中使用

private void Gray_GPU()
{
    int width = bitmap.Width, height = bitmap.Height;//圖片的寬度和高度
    //在內(nèi)存中以讀寫模式鎖定Bitmap
    BitmapData bitmapData = bitmap.LockBits(
    new Rectangle(0, 0, width, height),
    ImageLockMode.ReadWrite,
    PixelFormat.Format24bppRgb);
    //圖片像素點數(shù)組的長度，由于一個像素點占了3個字節(jié)，所以要乘上3
    int size = width * height * 3;
    //獲取第一個像素的地址
    IntPtr ptr = bitmapData.Scan0;
    Gray(ptr, width * height);
    //從內(nèi)存中解鎖
    bitmap.UnlockBits(bitmapData);
    pictureBox1.Refresh();
}