一般来说:
图像处理总是很昂贵,这就是为什么矢量化或硬件加速用于这些任务。只用一个线程简单地循环一个 Image 已经很慢了,尤其是在 java 中。最重要的是,人们倾向于使用Color
对象进行颜色修改,这非常慢。
纯 Java:
如果您想将代码保留在纯 Java 中。WriteableImage
您应该通过调用检查使用哪种内部格式:
myImage.getPixelWriter().getPixelFormat().getType()
如果内部格式不是 RGB,则将您的颜色转换调整为给定格式以避免双重转换。此外,请确保尽可能优化您的代码: - 不要使用
数组以外
的任何对象 - 尽量减少局部变量的使用
您还可以尝试通过并行循环对转换过程进行多线程处理。
JNI:
远离 Java 开辟了很多可能性。有几个独立于平台的库用于将 YUV 转换为 RGB 并返回:
OpenCV:
易于使用并且已经带有 java API:
byte[] myYuvImage = null; //your image here
byte[] myRgbImage = new byte[width * height * 3]; //the output image
Mat yuvMat = new Mat(height, width, CvType.CV_8UC2); //YUV422 should be 2 channel
Mat rgbMat = new Mat(height, width, CvType.CV_8UC3);
yuvMat.put(0,0, myYuvImage);
Imgproc.cvtColor(yuvMat, rgbMat, Imgproc.COLOR_YUV2RGB_Y422);
rgbMat.get(0, 0, myRgbImage);
英特尔 IPP:
仅可通过 JNI 获得。您可以使用ippiRGBToYUV422_8u_C3C2R
see RGBToYUV422获取更多信息。
SwScale 作为 FFmpeg 的一部分:
仅可通过 JNI 获得。请参阅此答案并调整示例。
我个人的经验是,即使在 AMD 机器上,IPP 也能提供迄今为止最好的性能。然而,它附带的许可证可能是免费的,但它禁止反编译,这可能与 LGPL 库不兼容。