3 개 이미지의 픽셀 수를 동시에 계산하는 방법

이렇게 작은 사진을 반복하는 데 30 초가 걸린다는 것은 매우 이상합니다!

약간의 프로파일 링 후 핫 루프에서 println-statement를 사용하면 속도가 크게 느려지는 것 같습니다.

코드를 약간 수정 한 후 10500x5788 이미지는 내 컴퓨터에서 ~ 3 초가 걸립니다.

수정 된 버전 :

package application;

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import javax.imageio.ImageIO;

public class ImageProcessor1 implements Runnable {

  BufferedImage tempImg;
  public static int blackPixel = 0;

  public ImageProcessor1(final String path) throws Exception {
    final long start = System.nanoTime();

    tempImg = ImageIO.read(new File(path));
    // Use tracing, profiling and sampling to proof performance issues and fixes
    System.out.println("ImageIO took " + TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(System.nanoTime() - start)
        + " ms.");
  }

  @Override
  public void run() {
    long start = System.nanoTime();
    final int height = tempImg.getHeight();
    System.out.println("Getting height '" + height + "' took "
        + TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(System.nanoTime() - start) + " ms.");


    start = System.nanoTime();
    final int width = tempImg.getWidth();
    System.out.println("Getting width '" + width + "' took "
        + TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(System.nanoTime() - start) + " ms.");

    start = System.nanoTime();

    // reuse variables
    int argb;
    int red;
    int green;
    int blue;

    for (int i = 0; i < width; i++) {
      for (int j = 0; j < height; j++) {
        // HOT LOOP. Do as little as possible. No println calls!
        argb = tempImg.getRGB(i, j);

        // inline all method calls
        red = argb >> 16 & 0xff; // red
        green = argb >> 8 & 0xff; // green
        blue = argb & 0xff; // blue

        if (red < 125 && red > 105 && green < 125 && green > 105 && blue < 125 && blue > 105) {
          blackPixel += 1;
        }
      }
    }
    System.out.println("Iterating pixels took "
        + TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(System.nanoTime() - start) + " ms.");
  }

  public static void main(final String[] args) throws Exception {
    new ImageProcessor1("big.jpg").run();
    System.out.println("Number of blackpixels = " + blackPixel);
  }

}

보다 일반적인 메모에서 모든 이미지를 RAM으로 읽어 들인 다음 처리하기 때문에 접근 방식에주의해야합니다. 한 번에 3 개 이상의 큰 이미지를 사용하면 OutOfMemoryError가 발생할 가능성이 있습니다. 이것이 문제가되는 경우 이미지를 입력 스트림으로 읽고 한 번에 이미지의 작은 버퍼 만 처리 할 수 ​​있습니다.

이를 수행하는 방법을 보려면 http://imagej.nih.gov/ij/source/ij/io/ImageReader.java를 참조하십시오 .

다중 스레드의 출력을 누적하는 방법을 보려면 다중 스레드 코드를 작성하고 모든 스레드의 출력을 단일 파일에 누적하는 방법을 참조하십시오 .