Java ImageIO图像合并效率测试

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。

原文链接：http://blog.csdn.net/hu_shengyang/article/details/7317510

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