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如何进行JavaImageIO图像合并效率测试

这篇文章给大家介绍如何进行Java ImageIO图像合并效率测试,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。

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通过纯Java的方式往一张底图(地图)上添加小图片(布点),发现效果并不理想。

何为纯java方式?就是说这些操作不需要依赖于c/c++库,具有良好的跨平台性,要求不仅仅能运行在Windows、Linux、Unix三大平台之上,也可以用作Android等移动平台之上。

下面是往一张底图上添加小图片(即图像合并)的测试的数据:

合并小图数量

测试次数

100(张)

1000(张)

10000(张)

耗时(毫秒)

第1次

2003

15334

153010

第2次

1792

15200

153340

第3次

1869

15236

152673

第4次

1747

15903

154978

第5次

1871

16028

156506

第6次

1793

15545

154854

平均耗时(毫秒)


1845.833

15541

154226.8

换算为秒


1.845833

15.541

154.2268

往一张底图上合并小图100张平均耗时    1.845833秒,

往一张底图上合并小图1000张平均耗时  15.541秒,

往一张底图上合并小图10000张平均耗时       154.2268秒。

感觉这样的效率还是太低了,无法满足数以万计的底图布点需求。据说,一段高效的c++程序完成数以万计的地图布点任务也就需要大概一两秒的时间(听一位颇有经验的高手说的,本人未曾尝试)。

这次终于感受到java和c/c++在效率上的差距了!

那么是不是要牺牲跨平台性了,用Jmagick尝试一下?此问题有待讨论…

Jmagick尝试图像合并,利用了ImageMagick的命令来调用命令合并图像的方式

  public void compositeImageList(List additionImageList,String srcImagePath,String toImagePath){          /*           *命令格式:composite -geometry +100+150 additionImagePath srcImagePath toImagePath            *将图像additionImagePath附加在图像srcImagePath上的100,150坐标处,输出为toImagePath图像           */         //String command = "composite -geometry +100+150 D:/test/fileSource/007.png D:/test/fileSource/002.jpg D:/test/desk/rose-002.png";          if(additionImageList!=null){              System.out.println(additionImageList.size());              for(int i=0;i
public static void main(String[] args) {      JmagickTest obj = new JmagickTest();//调用合并图像方法所在的类      try {          String additionImagePath = "D:/test/fileSource/007.png";          List additionImageList = new ArrayList();          for(int i = 0;i<100;i++){              Random random = new Random();              int x = random.nextInt(760);              int y = random.nextInt(1020);              String[] additionImageInfo = {x+"",y+"",additionImagePath};               additionImageList.add(additionImageInfo);          }          String srcImagePath = "D:/test/fileSource/004.jpg";          String toImagePath = "D:/test/fileSource/004.jpg";          long start = System.currentTimeMillis();          obj.compositeImageList(additionImageList, srcImagePath, toImagePath);          long end = System.currentTimeMillis();          System.out.println(end - start);      } catch (Exception e) {          e.printStackTrace();      }  }

以下是测试的数据:

图像数量 合并耗费时间(ms)

1 ---- 140

10 ---- 1419

100 ---- 13912

1000 ---- 137965

10000 ---- 1392095

二者对比,发现以ImageMigick命令合并图像的方式,效率明显低于JDK 的ImageIO处理方式,并且在跨平台上也逊色于纯java的方式。

关于如何进行Java ImageIO图像合并效率测试就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。


标题名称:如何进行JavaImageIO图像合并效率测试
网页链接:http://6mz.cn/article/jodieh.html

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