三人行必有我师焉,择其善者而从之,其不善者而改之
三人行必有我师焉,择其善者而从之,其不善者而改之
三人行必有我师焉,择其善者而从之,其不善者而改之
三人行必有我师焉,择其善者而从之,其不善者而改之
三人行必有我师焉,择其善者而从之,其不善者而改之

canvas的像素级操作——4.关注性能
作者:Neoxone    发表时间: 2012年01月17号,星期二     阅读:19,155 次

我们开篇就提过,canvas的像素级操作相对来说是很低效的。

我们试着写一个图片切割效果。

对于这个效果,因为我们并不需要操作图像的rgba数据,而只是把图像进行分割,所以利用putImageData的后四个可见区参数进行了设置就行了。
但是,这样做的性能却非常不理想。因为我们操作的ImageData数据实在太多了,循环执行了2750遍,相当于我们对整幅图像进行了2750次的像素级复制,而其实在可见区之外的ImageData数据并不是我们所需要的。

那么,我们在对源图getImageData的时候,可以只获取我们需要的ImageData。

第二种做法虽然在循环的时候多运行了一个方法(共执行2750次的getImageData和putImageData方法),但因为操作的ImageData少了2750倍,所以在效率上比第一种方式高了很多。

但从流程上来讲,我们只需要在刚开始的时候获取一次源图的ImageData(执行getImageData),对数据进行再排列后,最后再输出一次新的ImageData(执行putImageData)就可以了。
根本不需要在循环中反复调用getImageData和putImageData。所以现在的关键点是get和put之间的如何对数据进行重排列。

ImageData.data可以看做一个矩形矩阵,我们已知,它的序列号(n)与ImageData.width(w),及x轴序列号(x),y轴序列号(y)的关系是:n = ((y * w) + x) * 4; (其中的4表示了RGBA四个数据)。我们要的新的输出ImageData,其实是x加倍,y加倍,w加倍的一个新矩阵。那么新矩阵序号与原x,y,w的关系式应该是:t = ((y * 2 * w * 2) + x * 2) * 4;

第三种方法相对于第二种方法的效率提高了十几倍。第三种方法的关键点是找出新旧矩阵之间的关系,对于我们这一例来说还比较容易,复杂一点的,算法可就没这么简单了。

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重要补充:

我们先总结下三种方法:第一种:效率低差,但理解起来最简单。第三种,算法复杂,但效率最高。第二种,折中。
然而,如果使用的是webkit,opera浏览器,我们会发现第一种方法的效率比之第三种方法居然差不了多少!
可以看出webkit,opera对putImageData做过优化。对于putImageData(imgdata, x, y, x, y, 1 ,1)方法,webkit,opera只对(x,y,1,1)这个1平方px区域内的数据进行了put操作,区域外的数据并没有进行操作,这样在效率上会有很大的提高。
可惜的是firefox(9)就没有做过优化。要加油啊,Mozila!
最新测试了下ie9,结果显示第一种方法的效率的确很低,而第二种方法比第一种方法的效率还要低一倍。看来ie9果然也没用对putImageData进行优化,而且ie9下的getImageData也没用像其他浏览器下那么优化。对于getImageData(x,y,1,1)的获取,它操作的整个图像的像素数据的,而不是那个1平方px内的数据。

目前来说,考虑到各个浏览器原生方法的效率问题,第三种方法是最优的,即不要反复调用getImageData和putmageData,因为某些浏览器下一旦调用就是操作全部imageData的,而不会看你的参数。不过在未来,各个浏览器肯定会对原生方法进行优化的,在考虑第一种方法的时候就不用有所顾忌了!

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2 条评论 发表在“canvas的像素级操作——4.关注性能”上

  1. 可是从谷歌的运行结果来看,第二种是最慢的,第三种是最快的,这是为什么呢

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    ONEBOYS 回复:

    @最后一缕阳光, 对,你可以看下下面的补充的

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