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：

合并小图数量	测试次数	100(张)	1000(张)	10000(张)
耗时(毫秒)	第1次	2003	15334	153010
第2次	1792	15200	153340
第3次	1869	15236	152673
第4次	1747	15903	154978
第5次	1871	16028	156506
第6次	1793	15545	154854
平均耗时(毫秒)		1845.833	15541	154226.8
换算为秒		1．845833	15．541	154．2268

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---------------------------------------------------------------

	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 imageObj = new JmagickTest();//调用合并图像方法所在的类
		try {
		    String negativeImagePath = "D:/test/fileSource/001.jpg";
	    	String  toPath = "D:/test/fileSource/001.jpg";
	    	String additionImagePath = "D:/test/fileSource/007.png";
	    	List additionImageList = new ArrayList();
	    	int count = 0;
	    	Random rand = new Random();
	    	for(int i=0;i<10000;i++){
	    		int x = rand.nextInt(1020);
	    		String xStr = x+"";
	    		int y =  rand.nextInt(760);
	    		String yStr = y +"";
	    		String[] str = {xStr,yStr,additionImagePath};
	    		additionImageList.add(str);
	    	}
	    	long start = System.currentTimeMillis();
	    	imageObj.mergeImageList(negativeImagePath, additionImageList,"jpg", toPath);
	    	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。


---------------------------jdk版本（jre版本）版本不同，运行效率的差异

请参考我的另一篇博文：http://blog.csdn.net/hu_shengyang/article/details/7628290