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这应该是计算 8 位灰度图像的直方图。使用 1024x770 的测试位图，CreateTime 的结束时间约为 890 毫秒。我怎样才能让这个（方式，方式）更快？

编辑：我应该提到这实际上并没有计算直方图，它只是从位图中获取值。所以我真的应该问，从 8 位灰度图像中检索所有像素值的最快方法是什么？

public class Histogram {

    private static int[,] values;

    public Histogram(Bitmap b) {
        var sw = Stopwatch.StartNew();
        values = new int[b.Width, b.Height];

        for (int w = 0; w < b.Width; ++w) {
            for (int h = 0; h < b.Height; ++h) {
                values[w, h] = b.GetPixel(w, h).R;
            }
        }

        sw.Stop();
        CreateTime = (sw.ElapsedTicks /
            (double)Stopwatch.Frequency) * 1000;
    }

    public double CreateTime { get; set; }
}
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基本的直方图算法类似于：

int[] hist = new hist[256];
//at this point dont forget to initialize your vector with 0s.

for(int i = 0; i < height; ++i)
{
   for(int j = 0 ; j < widthl ++j)
   {
        hist[ image[i,j] ]++;
   }
}

该算法总结了你有多少值为 0 的像素，有多少值为 1 等等。基本思想是使用像素值作为要计算的直方图位置的索引。

我有一个使用非托管代码为 C# 编写的算法的版本（速度很快）我不知道是否比你的更快，但请随意接受并测试，这里是代码：

    public void Histogram(double[] histogram, Rectangle roi)
    {
        BitmapData data = Util.SetImageToProcess(image, roi);

        if (image.PixelFormat != PixelFormat.Format8bppIndexed)
            return;

        if (histogram.Length < Util.GrayLevels)
            return;

        histogram.Initialize();
        int width = data.Width;
        int height = data.Height;
        int offset = data.Stride - width;

        unsafe
        {
            byte* ptr = (byte*)data.Scan0;

            for (int y = 0; y < height; ++y)
            {
                for (int x = 0; x < width; ++x, ++ptr)
                    histogram[ptr[0]]++;

                ptr += offset;
            }
        }
        image.UnlockBits(data);         
    }

    static public BitmapData SetImageToProcess(Bitmap image, Rectangle roi)
    {
        if (image != null)
            return image.LockBits(
                roi,
                ImageLockMode.ReadWrite,
                image.PixelFormat);

        return null;
    }

我希望我能帮助你。

于 2009-06-18T21:18:45.963 回答
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您需要使用 Bitmap.LockBits 方法来访问像素数据。 这是一个很好的过程参考。本质上，您将需要使用unsafe代码来迭代位图数据。

于 2009-06-18T21:09:13.940 回答
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这是我基于此线程提出的功能的复制/可粘贴版本。

不安全代码期望位图为 Format24bppRgb，如果不是，它将位图转换为该格式并在克隆版本上操作。

请注意，如果您使用索引像素格式（例如 Format4bppIndexed）传入位图，则会抛出对 image.Clone() 的调用。

从我的开发机器上的 9100x2048 图像中获取直方图需要大约 200 毫秒。

    private long[] GetHistogram(Bitmap image)
    {
        var histogram = new long[256];

        bool imageWasCloned = false;

        if (image.PixelFormat != PixelFormat.Format24bppRgb)
        {
            //the unsafe code expects Format24bppRgb, so convert the image...
            image = image.Clone(new Rectangle(0, 0, image.Width, image.Height), PixelFormat.Format24bppRgb);
            imageWasCloned = true;
        }

        BitmapData bmd = null;
        try
        {
            bmd = image.LockBits(new Rectangle(0, 0, image.Width, image.Height), ImageLockMode.ReadOnly,
                                 PixelFormat.Format24bppRgb);

            const int pixelSize = 3; //pixels are 3 bytes each w/ Format24bppRgb

            //For info on locking the bitmap bits and finding the 
            //pixels using unsafe code, see http://www.bobpowell.net/lockingbits.htm
            int height = bmd.Height;
            int width = bmd.Width;
            int rowPadding = bmd.Stride - (width * pixelSize);
            unsafe
            {
                byte* pixelPtr = (byte*)bmd.Scan0;//starts on the first row
                for (int y = 0; y < height; ++y)
                {
                    for (int x = 0; x < width; ++x)
                    {
                        histogram[(pixelPtr[0] + pixelPtr[1] + pixelPtr[2]) / 3]++;
                        pixelPtr += pixelSize;//advance to next pixel in the row
                    }
                    pixelPtr += rowPadding;//advance ptr to the next pixel row by skipping the padding @ the end of each row.
                }
            }
        }
        finally
        {
            if (bmd != null)
                image.UnlockBits(bmd);
            if (imageWasCloned)
                image.Dispose();
        }

        return histogram;
    }
于 2012-04-13T16:50:54.853 回答