寫在前面的話：

本文針對GDI+下Bitmap操作（Get/SetPixel）進行測試，而非尋求最快速的位圖處理方式。如果你需要速度上的提升，請使用GDI+以外的技術，如並行計算、調用MMX/SSE指令、CUDA等。

這是一個古老的技巧：
使用Bitmap類時經常會用到GetPixel和SetPixel，但是這兩個方法直接使用都比較慢，所以一般都會使用LockBits/UnlockBits將位圖在內存中鎖定，以加快操作速度。
MSDN上的標準參考是這樣的：

MSDN示例：鎖定內存後拷貝

用指針法會更快，所以你看到的實際代碼，一般是類似這樣的：

 1 unsafe public Color GetPixel(int x, int y) 2 { 3     if (this.bmpData.PixelFormat == PixelFormat.Format32bppArgb) 4     { 5         byte* numPtr = (byte*) ((((void*) this.bmpData.Scan0) + (y * this.bmpData.Stride)) + (x * 4)); 6         return Color.FromArgb(numPtr[3], numPtr[2], numPtr[1], numPtr[0]); 7     } 8     if (this.bmpData.PixelFormat == PixelFormat.Format24bppRgb) 9     {10         byte* numPtr2 = (byte*) ((((void*) this.bmpData.Scan0) + (y * this.bmpData.Stride)) + (x * 3));11         return Color.FromArgb(numPtr2[2], numPtr2[1], numPtr2[0]);12     }13     return Color.Empty;14 }

因為我比較閑，所以我在想這樣的問題：加快之後到底有多快？

為此，我稍微調整了下之前用過的BitmapEx類（記得應該是人臉識別還是什麽代碼裏用過），改成FastBitmap，然後創建了測試程序，搜集了一系列測試用例。（點擊左上圖片框打開圖片文件，無異常處理）

測試機配置如下：

測試用例如下：

為了保證不受文件格式影響，統一使用24bpp的bmp格式。（感謝科技發展，內存白菜價，不然單個文件將近200MB可真要讓我麻煩一番。）

考察分為GetPixel和SetPixel兩個部分，把讀寫分開。測試代碼（以GetPixel為例）非常簡單，遍歷位圖上每個像素點，如下：

1 for (int y = 0; y < h; y++)2 {3     for (int x = 0; x < w; x++)4     {5         tmp = bmp.GetPixel(x, y);6     }7 }

其中bmp分別為Bitmap和FastBitmap。

為了專註於對比結果，雖然逐像素遍歷圖像非常耗費時間，但並沒有刻意使用並行計算，使用單個CPU內核完成。所以如果你打算用這個程序對特別巨大的圖片（10000×10000數量級以上）進行測試，還請慎重。

最後，得到了這樣的測試記錄：

從測試結果來看，使用指針後，平均提升效率在90%~95%，也就說性能提高了10~20倍。

這個結果，雖然還不算很快，但我覺得基本到了GDI+的極限了（剩下的就是機器性能的提升了），如果再要提升，可以試試並行計算、C++ native、直接調用MMX/SSE指令、CUDA之類的技術。

我不知道現在技術發展下還有多少用到Bitmap的場合，只是覺得：追求開發效率和性能平衡的時候，Bitmap也能成為一個不錯的選擇。（總比絞盡腦汁寫Win32 ASM來得輕松）

測試程序：點擊下載

後記

有朋友指出：

GDI+這種 LockBits是臨時性的把圖像的數據讀到內存，是不適合於做專業的圖像處理軟件的，專業做的話一個圖像加載後在內存中的格式應該是固定的，這樣做算法也就是直接訪問這段內存的數據。GetPixel之類的函數的存在也不是為了專業的圖像處理的，而是對類似於屏幕取色或DC取色這樣小批量數據時方便處理。

要玩速度，圖像處理方面的算法先是用普通語言寫出來，對算法的核心盡心優化，如果速度還不行，考慮用匯編進一步優化，越簡單的算法，用匯編優化的速度能提高的倍數越高，比如，最簡單的反色算法，3000*4000*24的圖像，一般的語言要100ms左右的處理時間，用匯編的話20ms夠了，不過復雜的算法，一般匯編能提升的檔次不會有這麽明顯。

盡管本文的目的並非追求速度，僅僅是「測試」速度，我還是嘗試著優化了一下代碼，就用上述「反色」操作為例進行了測試。

測試用例選擇#7（4096x4096 @ 24bpp），用時299ms，截圖如下：

隨後再次改進算法，得到了52ms的速度提升（約17%）。

這個結果，盡管較一般操作方式快了不少，但和「一般的語言100ms左右」比起來，還是「右」得多了一點（笑）。和匯編的「20ms」（無實驗數據）比，差得更遠了。

優化代碼似乎比較有趣，我就繼續試著優化一下。通過調整調用結構，改進算法，使用多線程並行計算，總算是進入50ms了。

仍舊基於Bitmap類的LockBits/UnlockBits。

語言：C#、C#指針

測試機：i3 380M @2.53GHz，2.92G DDR3-1333，Windows 7 32位

速度：約50ms

網友測試結果對比

以下是部分熱心網友給出的測試結果數據，加以對比，供諸君參考。

測試項目統一為對規格為4096x4096x24bpp的位圖圖像進行反色處理。

測試1：

ImageWizard（作者：laviewpbt）

實現：匯編+VB.NET

配置：i3 380M @2.53GHz，2.92G DDR3-1333，Windows 7 32位

用時：25ms

測試2：

臨時測試（作者：蘭征鵬）

實現：VC++.NET調用SSE指令

配置：i7 [email protected]，12G PC1333內存，Windows7 64位

用時：12~19ms

測試3：

GebImage（作者：xiaotie）

實現：C#重寫全部圖像庫、unsafe指針

配置：優於測試1

用時：33ms

測試4：

本文（作者：野比）

實現：GDI+、unsafe指針

配置：同測試1

用時：46ms

（完）

GDI+下Bitmap逐像素快速讀寫性能測試