基于锁定位图、getpixel 和优化的辅助函数提高视频校正算法的速度

Improve speed of video correction algorithm based on locked bitmap, getpixel and optimized auxiliary functions

我编写此代码是为了消除视频中因相机故障而出现的恼人模式。问题在于,要对 2 分钟的视频进行编码,此算法需要超过 2 小时 。我想大大减少所需的时间。

该算法遍历每个图像,从那里开始查看每 4 个像素,创建平均值,如果平均值低于阈值,则将当前像素设置为白色。我可以使用 step = 2 并将 2x2 矩阵设置为白色,但这会降低图像质量并且只会将速度提高一半。

我已经添加了lockbitmaplockbits并改进了辅助功能

using (d2 = reader.ReadVideoFrame()) 片段之前和之后,我有一个基于 ffmpeg 的 aforge 视频阅读器和编写器。

using (d2 = reader.ReadVideoFrame())
{
    LockBitmap lockBitmap = new LockBitmap(d2);
    lockBitmap.LockBits();

    Color v = Color.FromArgb(240, 237, 241);
    for (int x = 0; x < lockBitmap.Width-1; x = x + 1)
    {
        for (int y = 0; y < lockBitmap.Height-1; y = y + 1)
        {
            Color dus = durchschnitt(lockBitmap.GetPixel(x, y),
                lockBitmap.GetPixel(x + 1, y),
                lockBitmap.GetPixel(x, y + 1),
                lockBitmap.GetPixel(x + 1, y + 1));
            if (abstand(dus, v) < 50)
            {
                lockBitmap.SetPixel(x, y, Color.White);
            }
        }
    }
    lockBitmap.UnlockBits();
}

辅助功能:

private Color durchschnitt(Color c1, Color c2, Color c3, Color c4)
{
    return Color.FromArgb((int)((c1.R + c2.R + c3.R + c4.R) / 4),
        (int)((c1.G + c2.G + c3.G + c4.G) / 4),
        (int)((c1.B + c2.B + c3.B + c4.B) / 4));
}

private double abstand(Color c1, Color c2)
{
    return Math.Sqrt(Math.Pow(c2.R - c1.R, 2) + Math.Pow(c2.G - c1.G, 2) + Math.Pow(c2.B - c1.B, 2));
}

LockBitmap 来自 here.

这不是 lockBits 的工作方式。

简而言之,您需要锁定位才能通过指针访问扫描线。最好使用 32bpp 进行整数访问。您可以按如下方式计算连续数组中的像素。

您需要使用 unsafe 关键字修饰您 class 或您的方法,并设置项目构建选项以使用不安全代码,您使用指针。

var w = bmp.Width;
var h = bmp.Height;

// lock the array for direct access
var data = bmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, w, h), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format32bppPArgb);
var scan0Ptr = (int*)data.Scan0;

// get the stride
var stride = data.Stride / 4;

// scan all x
for (var x = 0; x < w; x++)
{
   var pX = scan0Ptr + x;

   // scan all y
   for (var y = 0; y < h; y++)
   {
      // this is now your pixel *p, which essentially is a pointer to
      // to a memory which contains your pixel
      var p = pX + y * stride;

      // or for better access to X and Y
      var p = scan0Ptr + x + y * stride;

      // or alternatively you can just access you pixel with the following notation  
      *(scan0Ptr + x + y * stride) // <== just use this like any variable 

      // example how to convert pixel *p to a Color
      var color = Color.FromArgb(*p);

      // example Convert a Color back to *p and update the pixel
      *p = Color.White.ToArgb();
   }
}
// unlock the bitmap
bmp.UnlockBits(data);

我会将其余的细节留给您,但这将为您提供最佳性能(减去一些微优化)。

最后,减少对外部方法的调用也会提高性能;然而,如果你真的需要,你可以通过使用 MethodImplOptions Enum for AggressiveInlining

来帮助 CLR

例如

[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]
private Color durchschnitt(Color c1, Color c2, Color c3, Color c4)

此外,您还可以通过移出组件来提高性能:

var r = ((*p >> 16) & 255);
var g = ((*p >> 8) & 255);
var b = ((*p >> 0) & 255);

而且您可能会对此工作负载进行多线程处理。