从 Golang image.Image 检索像素数据时，img.At() 或 rgba.Pix() 更快/更好吗？

Question

阅读Get a Pixel array from from golang image.Image 的答案，我发现有两种像素 RGBA 检索方法，viaimg.At()和rgba.Pix()。

使用哪个更好？是否应该始终使用其中一种，或者是否存在应使用其中一种而不是另一种的情况，反之亦然？

Answer 1

如果您的程序将在需要大多数（如果不是全部）像素数据的情况下进行计算，那么其rgba.Pix()性能将显着优于img.At(). 如果您只需要图像中单个或几个像素的像素数据，请使用img.At()（在这种情况下计算先决条件的开销rgba.Pix()太高）。

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以下是各种测试负载的结果，每个负载的持续时间是 10 个样本的平均值。

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方法	1x1	1000x667	3840x2160	1000x667 + 计算	1000x667 仅 5x5 访问
img.At()	195纳秒	30.211071毫秒	294.885396毫秒	853.345043毫秒	42.431 \xce\xbcs
rgba.Pix()	719纳秒	7.786029毫秒	77.700552毫秒	836.480063毫秒	6.791461毫秒

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我们可以看到如何对于微小的 1x1 图像以及我们将 for 循环限制为上限 5 的图像，从而使用img.At()更快的执行时间。但是，对于获取每个像素的用例，rgba.Pix()会带来更好的性能。我们对每个像素进行的计算越多，这种性能改进就越不明显，因为总时间增加，并且img.At()和之间的差异rgba.Pix()变得不那么明显，如“ 1000x667 + 计算”中所示不那么明显，如上表中的

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这是使用的测试代码：

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func main() {\n    resp, err := http.Get("IMAGE URL GOES HERE")\n    if err != nil {\n        panic(err)\n    }\n    defer resp.Body.Close()\n\n    img, _, err := image.Decode(resp.Body)\n    if err != nil {\n        panic(err)\n    }\n\n    var start time.Time\n    var duration time.Duration\n    samples := 10\n    var sum time.Duration\n\n    fmt.Println("Samples: ", samples)\n    sum = time.Duration(0)\n    for i := 0; i < samples; i++ {\n        start = time.Now()\n        usingAt(img)\n        duration = time.Since(start)\n        sum += duration\n    }\n    fmt.Println("*** At avg: ", sum/time.Duration(samples))\n\n    sum = time.Duration(0)\n    for i := 0; i < samples; i++ {\n        start = time.Now()\n        usingPix(img)\n        duration = time.Since(start)\n        sum += duration\n    }\n    fmt.Println("*** Pix avg: ", sum/time.Duration(samples))\n}\n\nfunc usingAt(img image.Image) {\n    bounds := img.Bounds()\n    width, height := bounds.Max.X, bounds.Max.Y\n\n    for y := 0; y < height; y++ {\n        for x := 0; x < width; x++ {\n            r, g, b, _ := img.At(x, y).RGBA()\n            _ = uint8(r >> 8)\n            _ = uint8(g >> 8)\n            _ = uint8(b >> 8)\n        }\n    }\n}\n\nfunc usingPix(img image.Image, targetColor colorful.Color) {\n    bounds := img.Bounds()\n    width, height := bounds.Max.X, bounds.Max.Y\n\n    rgba := image.NewRGBA(bounds)\n    draw.Draw(rgba, bounds, img, bounds.Min, draw.Src)\n    for y := 0; y < height; y++ {\n        for x := 0; x < width; x++ {\n            index := (y*width + x) * 4\n            pix := rgba.Pix[index : index+4]\n            _ = pix[0]\n            _ = pix[1]\n            _ = pix[2]\n        }\n    }\n}\n

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1000x667仅访问5x5，height将for循环中的and替换width为5和5，限制了访问的像素数量。

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1000x667+计算实际上使用了RGB值，通过将每个像素与目标颜色的颜色距离与go-colorful的DE2000计算进行比较。

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