EPS转BMP和代码优化 // Shell's Home

EPS转BMP(我用的是PNG，不过还是一回事情)。EPS内部有两种图片，一个是TIF，位置和大小在头32个字节中描述。具体可以看EPS文档，在lp[5]保存位置，lp[6]保存大小。还有就是%%BeginBinary:

后面跟一个大小，然后跟beginimagex0D。在前文中应当有大小，自己找找看去，最后是一堆数据。存放方法是一位一位的像素连续存放，先存放一行C，然后是一行M，然后是Y，然后是K。当这4者全部存放完后，向后跳空一端区域，到本行开始的4字节对齐处，开始下一行的存放。

例如3个像素宽的图片(好简单——)存放方法就是，在0字节的最高三位(7,6,5位)，存放了这三个像素的C值。次三位(4,3,2位)，存放了M值。然后Y值存放在0字节的两位(1,0位)和1字节的一位(7位)。最后K值存放在1字节的次三位(6,5,4位)。然后跳空对齐，在4字节的位置开始描述下一行。

了解这个过程了，就应该发现，要转换到BMP需要大量的位操作。前置过程不说了，假定数据在内存里面(我当然不会用读取这种方法，用的是文件内存映射啦)，然后目标是GDI+的BitmapData对象。

BYTE getBit (PBYTE lpInData, int bit)
{
	bit*=n;
	BYTE rslt;
	rslt = lpInData[bit / 8];
	rslt >>= (7 - bit % 8);
	return rslt & 0x1;
}

for (y = 0; y < tgtData.Height; y++) {
	line_start = lpOut + l * n * Stride;
	for (x = 0; x < tgtData.Width; x++) {
		c = 1 - getBit (line_start, x);
		m = 1 - getBit (line_start, x + tgtData.Width);
		yy = 1 - getBit (line_start, x + 2 * tgtData.Width);
		k = getBit (line_start, x + 3 * tgtData.Width);
		r = 1 - min (1, c * (1 - k) + k);
		g = 1 - min (1, m * (1 - k) + k);
		b = 1 - min (1, yy * (1 - k) + k);
		if (x % 2) {
			*((PBYTE) tgtData.Scan0 + l * tgtData.Stride + x / 2) |=
				(g << 6) + (r << 5) + (b << 4);
		} else {
			*((PBYTE) tgtData.Scan0 + l * tgtData.Stride + x / 2) |=
				(m << 2) + (c << 1) + yy;
		}
	}
}

贴上来的代码格式都不怎么样，拿indent格一下就好了。

原本来说，CMYK转RGM是有一个算法的。在这里，CMKY都是非1即0。我们可以运算出，当K等于1的时候，结果就是RGB=0;所以当K为1的时候无需进行取值运算写入操作。这是第一步优化。当K等于0的时候，RGB等于CMY求反。所以无需多三个变量，不用1-运算就可以了，这是第二步优化。

for (y = 0; y < tgtData.Height; y++) {
	line_start = lpOut + l * n * Stride;
	for (x = 0; x < tgtData.Width; x++) {
		k = getBit (line_start, x + 3 * tgtData.Width);
		if(k){
			c =getBit (line_start, x);
			m =getBit (line_start, x + tgtData.Width);
			yy =getBit (line_start, x + 2 * tgtData.Width);
			if (x % 2) {
				*((PBYTE) tgtData.Scan0 + l * tgtData.Stride + x / 2) |=
					(c << 6) + (m << 5) + (yy << 4);
			} else {
				*((PBYTE) tgtData.Scan0 + l * tgtData.Stride + x / 2) |=
					(c << 2) + (m << 1) + yy;
			}
		}
	}
}

然后是获得CMKY的过程。我原先是使用一个函数来获得的，但是函数获得的时候会出现一个问题。在循环中使用函数会打断循环的流水，造成效率下降，因此改成内嵌。内联函数(inline faction)理论上可以，但是有两个问题。一个是有的编译器理解内联为建议关键字，是否执行要看编译器的心情。还有一个是使用内联就无法使用register关键字来优化，虽然这个也是建议关键字。内嵌写起来很长，因此使用宏来解决。这是第三步优化。

再然后是减少循环中计算的规模，降低计算难度。这是细节优化，本质上是空间换时间，不过空间消耗很小而时间加速明显。首先是将Width1和Width3计算出来备用，减少核心循环中乘法次数(双循环内减少了三次乘法)。将pic_line_start的计算从内层循环提到外层(单循环减少内循环数目减一次乘法和加法。乘法是主要目的，加法可以到内核循环中做，不怎么费时，不过没必要在能优化的地方放过，还弄的程序更复杂就是了)。bit计算的时候本来是x*n+分别的Width1-Width3，可以改成减Width1(减少内核两次乘法)。这是第四步优化。

最后是细节，例如bit/8改成bit»3，bit%8改成bit&0x07，x%2改成x&0x01。尽量使用使用+= -= »=操作，减少运算目数。这是第五步优化。

最后结果

#define GETBIT(byte) byte = line_start[bit >> 3];byte >>= ~bit & 0x07;byte &= 0x01;

int eps2gdip::DataProcess (BitmapData & tgtData)
{
	BYTE c, m, y, k;
	UINT x, l, Width1, Width3;
	register ULONG bit;
	BYTE RGB;
	PBYTE line_start, pic_line_start;
	Width1 = n * tgtData.Width;
	Width3 = n * tgtData.Width * 3;
	for (l = 0; l < tgtData.Height; l++) {
		line_start = lpOut + l * n * Stride;
		pic_line_start = (PBYTE) tgtData.Scan0 + l * tgtData.Stride;
		for (x = 0; x < tgtData.Width; x++) {
			bit = Width3 + x * n;
			GETBIT (k);
			if (k) {
				bit -= Width3;
				GETBIT (c);
				bit += Width1;
				GETBIT (m);
				bit += Width1;
				GETBIT (y);
				RGB = (c << 2) | (m << 1) | (y);
				if (x & 0x01)
					*(pic_line_start + x / 2) |= (RGB << 4);
				else
					*(pic_line_start + x / 2) |= RGB;
			}
		}
	}
	return 0;
}

结果测试，在100M文件的完全运算中，处理时间从83秒降低到35秒。其中结果保存等动作耗费20秒，即核心运算从63秒降低到15秒。效率增加了300%。