使用BufferedImage和Java在7000个图像中查找纯色的最有效方法是什么？

qmelpv7a 于 2023-05-27 发布在 Java

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我有一个方法可以计算并返回图像中最常见颜色的像素百分比-我有超过7000张图像，我需要迭代以获得每个jpg的百分比。
下面的方法迭代超过6000个jpg，以返回每个jpg中最常见颜色的百分比。这需要6-7分钟来迭代所有的jpg。

public static double calculatePercentage(BufferedImage image) {
        int width = image.getWidth();
        int height = image.getHeight();
        int totalPixels = width * height;
        Map<Integer, Integer> colorCounts = new HashMap<>();

        for (int y = 0; y < height; y++) {
            for (int x = 0; x < width; x++) {
                int color = image.getRGB(x, y);
                colorCounts.put(color, colorCounts.getOrDefault(color, 0) + 1);
            }
        }

        int mostCommonColorCount = colorCounts.values().stream().max(Integer::compareTo).orElse(0);
        double percentage = (double) mostCommonColorCount / totalPixels;

        return percentage;
    }

有没有一种有效的方法来检查纯色和迭代这个程序更快超过7000图像。基本上，我试图确定那些JPG有平原纯色（如黑色，蓝色或白色）。

Java

来源：https://stackoverflow.com/questions/76325610/what-is-the-most-efficient-approach-for-finding-solid-colors-in-7000-images-usin

3条答案

按热度按时间

yhived7q1#

图像加载的速度很可能是性能问题的一个重要原因，但是对于计算步骤，您可以使用计数器AtomicInteger来测试自动装箱Integer，并使用并行Instream来同时处理多行。类似于：

public static double calculatePercentage(BufferedImage image) {
    int width = image.getWidth();
    int height = image.getHeight();
    int totalPixels = width * height;
    ConcurrentHashMap<Integer, AtomicInteger> colorCounts = new ConcurrentHashMap<>();
    IntStream.range(0, height).parallel().forEach(y -> {
        for (int x = 0; x < width; x++) {
            colorCounts.computeIfAbsent(image.getRGB(x, y), c -> new AtomicInteger()).incrementAndGet();
        }
    });
    int mostCommonColorCount = colorCounts.values().stream().mapToInt(AtomicInteger::get).max().orElse(0);
    double percentage = (double) mostCommonColorCount / totalPixels;

    return percentage;
}

您也应该尝试加载图像-您可能会发现读取File->BufferedImage与File->byte[]->BufferedImage的速度在不同类型的存储之间存在差异（我注意到后者对于NAS驱动器上的照片更快）。

赞(0）回复(0）举报 2023-05-27

tjvv9vkg2#

可以做的一件事是将局部变量提升为字段，以减少持续时间。
这将创建可重用性。

Map<Integer, Integer> colorCounts;
int width, height;
int totalPixels;

int mostCommonColorCount;
double percentage;

public void calculatePercentage(BufferedImage image) {
    width = image.getWidth();
    height = image.getHeight();
    totalPixels = width * height;

    colorCounts = new HashMap<>();

    for (int y = 0; y < height; y++) {
        for (int x = 0; x < width; x++) {
            int color = image.getRGB(x, y);
            colorCounts.put(color, colorCounts.getOrDefault(color, 0) + 1);
        }
    }

    mostCommonColorCount = 0;
    for (int count : colorCounts.values())
        if (count > mostCommonColorCount) mostCommonColorCount = count;

    percentage = (double) mostCommonColorCount / totalPixels;
}

一个图像的示例，1,920 x 1,280 JPEG (24-bit color) 170.97 kB。
输出量