如何在 Java 中高效地从图像中提取像素数据作为整数数组？

如何在 Java 中以整数数组形式从图像中提取像素数据

在 Java 中处理图像时，有时可能会出现以下情况：您需要以有效的方式访问像素数据。这些数据对于各种图像处理任务非常有价值，例如像素操作、颜色分析和数据可视化。

1.使用 getRGB() 方法：

Java 中的 BufferedImage 类提供了一个名为 getRGB() 的便捷方法。此方法返回一个整数，表示图像中特定像素的颜色。通过迭代整个图像，您可以提取所有像素值并将它们排列在 2D 整数数组中。然而，对于大图像来说，这种方法的计算成本可能很高。

2.直接像素数组访问：

另一种方法是直接访问 BufferedImage 中的底层像素数组。这可以使用 DataBufferByte 类来完成。通过从数据缓冲区获取“byte[]像素”数组，您可以直接访问原始像素值。与使用 getRGB() 相比，此方法提供了更高的性能，尤其是对于大图像。

为了说明性能差异，提供的代码使用 12000x12000 像素的大图像比较了两种方法。结果清楚地表明，直接像素阵列访问速度明显更快，处理时间减少了 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;
}

通过利用直接像素阵列访问，您可以有效地提取像素数据并基于单个像素进行寻​​址在 x 和 y 坐标上，为您提供用于图像处理和分析任务的多功能且高性能的方法。

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