Aspose.Imaging for .NET v19.9全新发布！3大优化让操作更简单！

Aspose.Imaging for .NET（点击下载）是一种高级图像处理控件，允许开发人员创建，编辑，绘制或转换图像。图像导出和转换是API核心功能之一，它允许在不安装Photoshop应用程序或任何其他图像编辑器的情况下保存为AdobePhotoshop®本机格式。

近期发布了Aspose.Imaging for .NET v19.9，优化基本栅格图像滤波操作，优化RasterCachedImage类中抖动操作，优化Bmp格式的速度或内存等等，下面我们一起用示例为大家详细解读。

主要优化

优化RasterCachedImage类中抖动操作
在基本图像中支持优化策略调整大小操作
优化基本光栅图像滤波操作

▲IMAGINGNET-3382支持RasterCachedImage类中抖动操作的优化策略

 //为目标加载的图像设置50兆字节的内存限制
using (var image = Image.Load(imageFilePath, new LoadOptions() { BufferSizeHint = 50 })) {
//执行抖动操作
image.Dither(DitheringMethod.FloydSteinbergDithering, 1);
}

▲IMAGINGNET-3456在基本图像中支持优化策略调整大小操作

//为目标加载的图像设置50兆字节的内存限制
using (var image = Image.Load(imageFilePath, new LoadOptions() { BufferSizeHint = 50 })) {
// 执行调整大小操作
image.Resize(300, 200, ResizeType.LanczosResample);
}

▲IMAGINGNET-3457支持基本光栅图像滤波操作中的优化策略

using Aspose.Imaging.ImageFilters.FilterOptions;

//限制“BigRectangularFilter”过滤的内存使用量（50 Mb）
using (RasterImage rasterImage = (RasterImage)Image.Load("inputImage.png", new LoadOptions { BufferSizeHint = 50 })) {
FilterOptionsBase filterOptions = new BigRectangularFilterOptions(); 
rasterImage.Filter(rasterImage.Bounds, filterOptions);
rasterImage.Save("BigRectangularFilter.png")
}

//限制“SmallRectangularFilter”过滤的内存使用量（50 Mb）
using (RasterImage rasterImage = (RasterImage)Image.Load("inputImage.png", new LoadOptions { BufferSizeHint = 50 })) {
FilterOptionsBase filterOptions = new SmallRectangularFilterOptions(); 
rasterImage.Filter(rasterImage.Bounds, filterOptions);
rasterImage.Save("SmallRectangularFilter.png")
}

//限制“MedianFilter”过滤的内存使用量（50 Mb）
using (RasterImage rasterImage = (RasterImage)Image.Load("inputImage.png", new LoadOptions { BufferSizeHint = 50 })) {
FilterOptionsBase filterOptions = new MedianFilterOptions(6 /*size*/); 
rasterImage.Filter(rasterImage.Bounds, filterOptions);
rasterImage.Save("MedianFilter.png")
}

// 限制“GaussWienerFilter”过滤的内存使用量（50 Mb）
using (RasterImage rasterImage = (RasterImage)Image.Load("inputImage.png", new LoadOptions { BufferSizeHint = 50 })) {
FilterOptionsBase filterOptions = new GaussWienerFilterOptions(5 /*radius*/, 1.5 /*smooth*/) { Brightness = 1, Snr = 0.003 }; 
rasterImage.Filter(rasterImage.Bounds, filterOptions);
rasterImage.Save("GaussWienerFilter.png")
}

// 限制“MotionWienerFilter”过滤的内存使用量（50 Mb）
using (RasterImage rasterImage = (RasterImage)Image.Load("inputImage.png", new LoadOptions { BufferSizeHint = 50 })) {
FilterOptionsBase filterOptions = new MotionWienerFilterOptions(10 /*length*/, 1 /*smooth*/, 0 /*angle*/) { Brightness = 1, Snr = 0.007 }; 
rasterImage.Filter(rasterImage.Bounds, filterOptions);
rasterImage.Save("MotionWienerFilter.png")
}

// 限制“GaussianBlurFilter”过滤的内存使用量（50 Mb）
using (RasterImage rasterImage = (RasterImage)Image.Load("inputImage.png", new LoadOptions { BufferSizeHint = 50 })) {
FilterOptionsBase filterOptions = new GaussianBlurFilterOptions(5 /*radius*/, 4 /*sigma*/); 
rasterImage.Filter(rasterImage.Bounds, filterOptions);
rasterImage.Save("GaussianBlurFilter.png")
}

// 限制“SharpenFilter”过滤的内存使用量（50 Mb）
using (RasterImage rasterImage = (RasterImage)Image.Load("inputImage.png", new LoadOptions { BufferSizeHint = 50 })) {
FilterOptionsBase filterOptions = new SharpenFilterOptions(); 
rasterImage.Filter(rasterImage.Bounds, filterOptions);
rasterImage.Save("SharpenFilter.png")
}

//限制“BilateralSmoothingFilter”过滤的内存使用量（50 Mb）
using (RasterImage rasterImage = (RasterImage)Image.Load("inputImage.png", new LoadOptions { BufferSizeHint = 50 })) {
FilterOptionsBase filterOptions = new BilateralSmoothingFilterOptions(3 /*size*/); 
rasterImage.Filter(rasterImage.Bounds, filterOptions);
rasterImage.Save("BilateralSmoothingFilter.png")
}

// 限制“BinarizeFixed”过滤操作的内存使用量（50 Mb）
using (RasterImage rasterImage = (RasterImage)Image.Load("inputImage.png", new LoadOptions { BufferSizeHint = 50 })) {
rasterImage.BinarizeFixed(180 /*threshold*/);
rasterImage.Save("BinarizeFixed.png")
}

//限制“BinarizeOtsu”过滤操作的内存使用量（50 Mb）
using (RasterImage rasterImage = (RasterImage)Image.Load("inputImage.png", new LoadOptions { BufferSizeHint = 50 })) {
rasterImage.BinarizeOtsu();
rasterImage.Save("BinarizeOtsu.png")
}

//限制“BinarizeBradley”过滤操作的内存使用量（50 Mb）
using (RasterImage rasterImage = (RasterImage)Image.Load("inputImage.png", new LoadOptions { BufferSizeHint = 50 })) {
rasterImage.BinarizeBradley(-2 /*brightness difference*/);
rasterImage.Save("BinarizeBradley.png")
}

// 限制“灰度”过滤操作的内存使用量（50 Mb）
using (RasterImage rasterImage = (RasterImage)Image.Load("inputImage.png", new LoadOptions { BufferSizeHint = 50 })) {
rasterImage.Grayscale();
rasterImage.Save("Grayscale.png")
}

// 限制“AdjustBrightness”过滤操作的内存使用量（50 Mb）
using (RasterImage rasterImage = (RasterImage)Image.Load("inputImage.png", new LoadOptions { BufferSizeHint = 50 })) {
rasterImage.AdjustBrightness(70 /*brightness*/);
rasterImage.Save("AdjustBrightness.png")
}

// 限制“AdjustContrast”过滤操作的内存使用量（50 Mb）
using (RasterImage rasterImage = (RasterImage)Image.Load("inputImage.png", new LoadOptions { BufferSizeHint = 50 })) {
rasterImage.AdjustContrast(50 /*contrast*/);
rasterImage.Save("AdjustContrast.png")
}

//限制“AdjustGamma”过滤操作的内存使用量（50 Mb）
using (RasterImage rasterImage = (RasterImage)Image.Load("inputImage.png", new LoadOptions { BufferSizeHint = 50 })) {
rasterImage.AdjustGamma(3 /*gamma*/);
rasterImage.Save("AdjustGamma.png")
}

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/4087915/blog/3104996

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