如何在 Java 中高效地從圖像中提取像素資料作為整數數組？

如何在Java 中以整數數組形式從圖像中提取像素資料

在Java 中處理圖像時，有時可能會出現以下情況：您需要以有效的方式存取像素資料。這些數據對於各種影像處理任務非常有價值，例如像素操作、顏色分析和資料視覺化。

1.使用 getRGB() 方法：

Java 中的 BufferedImage 類別提供了一個名為 getRGB() 的便利方法。此方法傳回一個整數，表示影像中特定像素的顏色。透過迭代整個影像，您可以提取所有像素值並將它們排列在 2D 整數數組中。然而，對於大圖像來說，這種方法的計算成本可能很高。

2.直接像素陣列存取：

另一種方法是直接存取 BufferedImage 中的底層像素陣列。這可以使用 DataBufferByte 類別來完成。透過從資料緩衝區取得「byte[]像素」數組，您可以直接存取原始像素值。與使用 getRGB() 相比，此方法提供了更高的效能，尤其是對於大影像。

為了說明效能差異，提供的程式碼使用 12000x12000 像素的大圖像比較了兩種方法。結果清楚地表明，直接像素陣列存取速度明顯更快，處理時間減少了 90% 以上。

int[][] convertTo2DUsingGetRGB(BufferedImage image) {
    int width = image.getWidth();
    int height = image.getHeight();
    int[][] result = new int[height][width];

    for (int row = 0; row < height; row++) {
        for (int col = 0; col < width; col++) {
            result[row][col] = image.getRGB(col, row);
        }
    }

    return result;
}

int[][] convertTo2DWithoutUsingGetRGB(BufferedImage image) {
    final byte[] pixels = ((DataBufferByte) image.getRaster().getDataBuffer()).getData();
    final int width = image.getWidth();
    final int height = image.getHeight();
    final boolean hasAlphaChannel = image.getAlphaRaster() != null;

    int[][] result = new int[height][width];

    // Process pixels with alpha channel
    if (hasAlphaChannel) {
        for (int pixel = 0, row = 0, col = 0; pixel + 3 < pixels.length; pixel += 4) {
            int argb = 0;
            argb += (((int) pixels[pixel] & 0xff) << 24); // alpha
            argb += ((int) pixels[pixel + 1] & 0xff); // blue
            argb += (((int) pixels[pixel + 2] & 0xff) << 8); // green
            argb += (((int) pixels[pixel + 3] & 0xff) << 16); // red
            result[row][col] = argb;
            col++;
            if (col == width) {
                col = 0;
                row++;
            }
        }
    } 
    // Process pixels without alpha channel
    else {
        for (int pixel = 0, row = 0, col = 0; pixel + 2 < pixels.length; pixel += 3) {
            int argb = 0;
            argb += -16777216; // 255 alpha
            argb += ((int) pixels[pixel] & 0xff); // blue
            argb += (((int) pixels[pixel + 1] & 0xff) << 8); // green
            argb += (((int) pixels[pixel + 2] & 0xff) << 16); // red
            result[row][col] = argb;
            col++;
            if (col == width) {
                col = 0;
                row++;
            }
        }
    }

    return result;
}

透過利用直接像素陣列訪問，您可以有效地提取像素資料並基於單個像素進行尋址在x 和y 座標上，為您提供用於影像處理和分析任務的多功能且高性能的方法。

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