快速计算两张相似图片之间的“脏”区域screenshot），我正在尝试找到最好（最快）的方法来找到哪些区域图像已更改（作为代表不同区域的矩形阵列）一些标准：我有两个工作解决方案，但其中一个是逐像素计算的，这当然很慢。另一方面，我尝试将两个图像分成不同大小的块并为每个块计算校验和，但这也很慢。只是为了那些想知道我正在构建什么的人-它是一个更笨（更慢）的远程桌面，可以在没有任何插件的浏览器中工作。您需要逐个像素进行比较。我认为它不应该那么慢。例如代码：intsize=1920*1080*3;byte[]image1=newbyte[size];byte[]image2=newbyte[size];byte[]diff=newbyte[size];varsw=newSystem.Diagnostics.Stopwatch();sw.开始();for(inti=0;i在我的笔记本电脑上运行大约40毫秒。如果它只是灰度，它运行不到20毫秒。如果你将使用真正的图像数据，diff[i]!=0将表示变化在两个图像中。如果使用Bitmap.GetPixel或其他慢速方法读取像素值，则解决方案可能很慢。如果是这种情况，我建议查看Bitmap.LockBits或使用不安全的方法。我之前的回答因为它的格式被删除了，我会以更好的方式重新写。我问你是否考虑使用GPU来计算两个图像之间的图像差异。与CPU计算相比，这种解决方案可以大大增加你的计算时间，因为GPU是高度并行的。使用C#，你可以尝试使用XNA来实现这一点。实际上，我在单通道HLSL中使用像素着色器进行了一些测试（它用于使用direct3D对GPU进行编程）：纹理纹理2；采样器textureSampler1=sampler_state{Texture=;};采样器textureSampler2=sampler_state{Texture=;};float4pixelShaderFunction(float2TextureCoordinate:TEXCOORD0):COLOR0{float4color1=tex2D(textureSampler1,TextureCoordinate);float4color2=tex2D(textureSampler2,TextureCoordinate);如果((color1.r==color2.r.r)&&(color1g==color2.g)&&(color1.b==color2.b)){color1.r=0;color1.g=0;颜色1.b=0;}else{color1.r=255;color1.g=255;color1.b=255;}返回颜色1；}techniqueCompare{passPass1{PixelShader=compileps_2_0pixelShaderFunction();XNA部分的计算非常简单。使用XNA的基本片段和visualstudio，我只是将绘制函数编写为：protectedoverridevoidDraw(GameTimegameTime){Stopwatchsw=newStopwatch();sw.开始();GraphicsDevice.Clear(Color.CornflowerBlue);e.Parameters["texture1"].SetValue(im1);e.Parameters["texture2"].SetValue(im2);spriteBatch.Begin(SpriteSortMode.Immediate,BlendState.AlphaBlend,SamplerState.LinearClamp,DepthStencilState.Default,RasterizerState.CullNone,e);spriteBatch.Draw(im1,newVector2(0,0),Color.White);spriteBatch.End();base.Draw(游戏时间);sw.停止（）；Console.WriteLine(sw.ElapsedMilliseconds);}im1和im2是两个1920*1080彩色bmp图像作为Texture2D加载，e是作为效果加载的file.fx。使用这种技术，我在一台相当普通的计算机（笔记本电脑I5-2410m@2.3Ghz，4Gbram，NvidiaGeforceGT525m）上获得了17/18ms的计算时间。这是显示差异图像的程序输出（抱歉，这是高度缩放因为我没有1920*1080屏幕:>)以及两张图像im1和im2，它们之间存在一些差异：http://img526.imageshack.us/img526/2345/computationtime.jpgGPU编程是新的，所以如果我在计算时间或其他方面犯了巨大错误，请随时告诉我！编辑：首先要注意的是，我刚刚读到“这将是一个重要的操作，因为GPU不能很好地处理分支。祝福以上就是C#学习教程：快速计算两张相似图片之间的“脏”区域分享所有内容，如果对大家有用还需要详细了解C#学习教程，希望大家多多关注---本文收集自网络，不代表立场。如涉及侵权，请点击右侧联系管理员删除。如有转载请注明出处：
