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写在前面的话：
本文针对GDI+下Bitmap操作（Get/SetPixel）进行测试，而非寻求最快速的位图处理方式。如果你需要速度上的提升，请使用GDI+以外的技术，如并行计算、调用MMX/SSE指令、CUDA等。
这是一个古老的技巧：
使用Bitmap类时经常会用到GetPixel和SetPixel，但是这两个方法直接使用都比较慢，所以一般都会使用LockBits/UnlockBits将位图在内存中锁定，以加快操作速度。 MSDN上的标准参考是这样的：private void LockUnlockBitsExample(PaintEventArgs e) { // Create a new bitmap.创建位图 Bitmap bmp = new Bitmap("c:\\fakePhoto.jpg"); // Lock the bitmap's bits. 锁定位图 Rectangle rect = new Rectangle(0, 0, bmp.Width, bmp.Height); System.Drawing.Imaging.BitmapData bmpData = bmp.LockBits(rect, System.Drawing.Imaging.ImageLockMode.ReadWrite, bmp.PixelFormat); // Get the address of the first line.获取首行地址 IntPtr ptr = bmpData.Scan0; // Declare an array to hold the bytes of the bitmap.定义数组保存位图 int bytes = Math.Abs(bmpData.Stride) * bmp.Height; byte[] rgbValues = new byte[bytes]; // Copy the RGB values into the array.复制RGB值到数组 System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(ptr, rgbValues, 0, bytes); // Set every third value to 255. A 24bpp bitmap will look red. 把每像素第3个值设为255.24bpp的位图将变红 for (int counter = 2; counter < rgbValues.Length; counter += 3) rgbValues[counter] = 255; // Copy the RGB values back to the bitmap 把RGB值拷回位图 System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(rgbValues, 0, ptr, bytes); // Unlock the bits.解锁 bmp.UnlockBits(bmpData); // Draw the modified image.绘制更新了的位图 e.Graphics.DrawImage(bmp, 0, 150); } 因为我比较闲，所以我在想这样的问题：加快之后到底有多快？ 为此，我稍微调整了下之前用过的BitmapEx类（记得应该是人脸识别还是什么代码里用过），改成FastBitmap，然后创建了测试程序，搜集了一系列测试用例。（点击左上图片框打开图片文件，无异常处理） | 发个帖子然后蒸馒头吃  -------- 这是一个古老的技巧： 使用Bitmap类时经常会用到GetPixel和SetPixel，但是这两个方法直接使用都比较慢，所以一般都会使用LockBits/UnlockBits将位图在内存中锁定，以加快操作速度。 MSDN上的标准参考是这样的：
 测试用例如下：  为了保证不受文件格式影响，统一使用24bpp的bmp格式。（感谢科技发展，内存白菜价，不然单个文件将近200MB可真要让我麻烦一番。）  考察分为GetPixel和SetPixel两个部分，把读写分开。测试代码（以GetPixel为例）非常简单，如下： for (int y = 0; y < h; y++){ for (int x = 0; x < w; x++) { tmp = bmp.GetPixel(x, y); }} 其中bmp分别为Bitmap和FastBitmap。 为了专注于对比结果，虽然逐像素遍历图像非常耗费时间，但并没有刻意使用并行计算，使用单个CPU内核完成。所以如果你打算用这个程序对特别巨大的图片（10000×10000数量级以上）进行测试，还请慎重。  经过测试，得到了这样的测试结果：  从测试结果来看，号称「Fast」果然有两把刷子，平均提升效率在90%~95%，也就说性能提高了10~20倍。 这个结果，虽然还不算很快，但我觉得基本到了GDI+的极限了（剩下的就是机器性能的提升了），如果再要提升，可以试试并行计算、C++ native、直接调用MMX/SSE指令、CUDA之类的技术。 我不知道现在技术发展下还有多少用到Bitmap的场合，只是觉得：追求开发效率和性能平衡的时候，Bitmap也能成为一个不错的选择。 测试程序下载： 后记 有朋友指出：
尽管本文的目的并非追求速度，仅仅是「测试」速度，我还是尝试着优化了一下代码，就用上述「反色」操作为例进行了测试。 测试用例选择#7（4096x4096 @ 24bpp），用时299ms，截图如下：
随后再次改进算法，得到了52ms的速度提升（约17%）。
这个结果，尽管较一般操作方式快了不少，但和「一般的语言100ms左右」比起来，还是「右」得多了一点（笑）。和汇编的「20ms」（无实验数据）比，差得更远了。 优化代码似乎比较有趣，我就继续试着优化一下。通过调整调用结构，改进算法，使用多线程并行计算，总算是进入50ms了。 仍旧基于Bitmap类的LockBits/UnlockBits。 语言：C#、C#指针 测试机：i3 380M @2.53GHz，2.92G DDR3-1333，Windows 7 32位 速度：约50ms
网友测试结果对比 以下是部分热心网友给出的测试结果数据，加以对比，供诸君参考。 测试项目统一为对规格为4096x4096x24bpp的位图图像进行反色处理。 测试1： ImageWizard（作者：laviewpbt） 实现：汇编+VB.NET 配置：i3 380M @2.53GHz，2.92G DDR3-1333，Windows 7 32位 用时：25ms 测试2： 临时测试（作者：兰征鹏） 实现：VC++.NET调用SSE指令 配置：i7 860@2.93GHz，12G PC1333内存，Windows7 64位 用时：12~19ms 测试3： GebImage（作者：xiaotie） 实现：C#重写全部图像库、unsafe指针 配置：优于测试1 用时：33ms 测试4： 本文（作者：野比） 实现：GDI+、unsafe指针 配置：同测试1 用时：46ms （完） |
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