读取tif格式插件_用C++加速julia：BMP图片读取-优快云博客

本文介绍了作者在处理大量8位BMP灰度图时，通过C++加速读取过程的优化经验。首先尝试了PyCall.jl调用OpenCV，但由于内存分配问题放弃了。接着使用ImageMagick.jl，虽然性能有所提升，但仍有内存浪费。最后，作者通过CxxWrap.jl封装C++代码，实现了高效且无额外内存开销的BMP读取，达到理想效果。

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最近写了一个程序，需要大批量地读取8位的BMP格式的灰度图，程序写完profiler一看，竟然读图和处理的时间不相上下，这是万万不可接受的。经过一番折腾，最后决定用C++来加速8位BMP图片的读取。目的很简单，读进来以后变成Float32类型就好了。

打个广告：julia什么语言都能call，C，C++，Fortran，python，R，AnyCall！

PyCall.jl + OpenCV方案

想想，读图是多么简单的事情啊，OpenCV走一波岂不美滋滋。然而julia没有OpenCV的封装，那就PyCall吧！于是请来Python轻松call了OpenCV。PyCall就是这么轻松愉快，所有python的库都直接call，你的是我的，他的也是我的，全是我的！

using PyCall
cv2=pyimport("cv2")
imreadcv(fname)=Float32.(cv2."imread"(fname,0))

选了张512×512的8位灰度图来测个速呗。快速计算一下大小。512×512=256KB，换成Float32也就1MB。

  memory estimate:  61.25 MiB
  allocs estimate:  2359352
  --------------
  minimum time:     483.473 ms (1.26% GC)
  median time:      495.222 ms (1.87% GC)
  mean time:        503.798 ms (3.19% GC)
  maximum time:     548.973 ms (15.07% GC)
  --------------
  samples:          10
  evals/sample:     1

然而测试结果大跌眼镜，竟然alloc了61.25M？WTF？？？来看看PyCall怎么说的：

Multidimensional NumPy arrays ( ndarray) are supported and can be converted to the native Julia Array type, which makes a copy of the data.

Copy，从Python到Julia的数组是Copy的，反之则不是。就算是Copy也不至于多吃60倍内存对不？果断放弃PyCall。

ImageMagick.jl方案

那要不用julia自己的库？ImageMagick.jl 给大名鼎鼎的ImageMagick库做了封装，速度应该不错。这里有个小坑，对于bmp格式的图，默认是3通道！bmp格式里明明有一位告诉了通道数，就这样被忽略了。无奈，必须先转灰度图，变成了0-1的8位浮点表示。不得不说这是Images.jl 的优秀设计，然而