如何进行Java ImageIO图像合并效率测试

这篇文章给大家介绍如何进行Java ImageIO图像合并效率测试，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

通过纯Java的方式往一张底图（地图）上添加小图片（布点），发现效果并不理想。

何为纯java方式？就是说这些操作不需要依赖于c/c++库，具有良好的跨平台性，要求不仅仅能运行在Windows、Linux、Unix三大平台之上，也可以用作Android等移动平台之上。

下面是往一张底图上添加小图片（即图像合并）的测试的数据：

往一张底图上合并小图100张平均耗时    1．845833秒，

往一张底图上合并小图1000张平均耗时  15．541秒，

往一张底图上合并小图10000张平均耗时       154．2268秒。

感觉这样的效率还是太低了，无法满足数以万计的底图布点需求。据说，一段高效的c++程序完成数以万计的地图布点任务也就需要大概一两秒的时间(听一位颇有经验的高手说的，本人未曾尝试)。

这次终于感受到java和c/c++在效率上的差距了！

那么是不是要牺牲跨平台性了，用Jmagick尝试一下？此问题有待讨论…

Jmagick尝试图像合并，利用了ImageMagick的命令来调用命令合并图像的方式

<span style="white-space:pre">  </span>public void compositeImageList(List additionImageList,String srcImagePath,String toImagePath){          /*           *命令格式：composite -geometry +100+150 additionImagePath srcImagePath toImagePath            *将图像additionImagePath附加在图像srcImagePath上的100,150坐标处，输出为toImagePath图像           */         //String command = "composite -geometry +100+150 D:/test/fileSource/007.png D:/test/fileSource/002.jpg D:/test/desk/rose-002.png";          if(additionImageList!=null){              System.out.println(additionImageList.size());              for(int i=0;i<additionImageList.size();i++){                  String[] additionImageInfo = (String[]) additionImageList.get(i);                  int x = Integer.parseInt(additionImageInfo[0]);                  int y = Integer.parseInt(additionImageInfo[1]);                  String additionImagePath = additionImageInfo[2];                  StringBuffer command = new StringBuffer("");                  command.append("composite -geometry ");                  command.append("+"+x+"+"+y+" ");                  command.append(additionImagePath+" ");                  command.append(srcImagePath+" ");                  command.append(toImagePath);                  System.out.println(command);                  String[] str = {command.toString()};                  JmagickTest.exec(str);              }          }      }

public static void main(String[] args) {      JmagickTest obj = new JmagickTest();//调用合并图像方法所在的类      try {          String additionImagePath = "D:/test/fileSource/007.png";          List additionImageList = new ArrayList();          for(int i = 0;i<100;i++){              Random random = new Random();              int x = random.nextInt(760);              int y = random.nextInt(1020);              String[] additionImageInfo = {x+"",y+"",additionImagePath};               additionImageList.add(additionImageInfo);          }          String srcImagePath = "D:/test/fileSource/004.jpg";          String toImagePath = "D:/test/fileSource/004.jpg";          long start = System.currentTimeMillis();          obj.compositeImageList(additionImageList, srcImagePath, toImagePath);          long end = System.currentTimeMillis();          System.out.println(end - start);      } catch (Exception e) {          e.printStackTrace();      }  }

以下是测试的数据：

图像数量 合并耗费时间（ms）

1 ---- 140

10 ---- 1419

100 ---- 13912

1000 ---- 137965

10000 ---- 1392095

二者对比，发现以ImageMigick命令合并图像的方式，效率明显低于JDK 的ImageIO处理方式，并且在跨平台上也逊色于纯java的方式。

关于如何进行Java ImageIO图像合并效率测试就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。