捕获桌面，将其设置为 256 色并通过 Internet 发送

Question

我正在做一个项目，在这个项目中，我需要捕获桌面屏幕并将其通过 Internet 发送到其他客户端。要压缩图像，我想将其转换为 256 色图像。我有一个通用的 256 调色板，我正在使用欧几里德距离来找到最接近的颜色。问题是我需要以每秒 10-15 帧的速度发送这些图像，制作 256 色图像需要 7 秒。我想知道其他程序（如 teamviewer 或 real VNC ）是如何做到这一点的。

for (int y=0;y<900;y++) //loop through the height
     for (int x=0;x<1600;x++) //loop through the width
         for (int p=0;p<256;p++) //loop through palette colors
             {
                calculate Euclidean distance of each pixel for each color in pallette and 
                 find the nearest color
                 ** these nested loops take 7 seconds to complete
             }

谢谢

Answer 1

好的。经过几天与许多捕获方法和颜色量化器的斗争，我终于找到了解决方案。现在我能够以 10~14 FPS 的速度发送整个桌面图像，并以 20~30 FPS 的速度发送桌面区域。

在代码中，我使用rcravens 的类来捕获屏幕和屏幕变化。然后我将图像裁剪为 10 小块。在那之后，我用八叉树颜色量化器将它们制作成 256 色，感谢@Dai 向我指出了那个方向，here。减色后，我将每个片段转换为字节数组并使用 LZ4.Net 库对其进行压缩。

代码如下：

    int all_count = 0;
    Bitmap _desktop = null;

    Bitmap _merged_bitmap = new Bitmap(1600, 900);

    int _height_part_ = 0;
    int _total_rows = 10;
    Bitmap[] crops = null;
    Bitmap[] _new_crops = null;
    Stopwatch sw = new Stopwatch();

    int _desktop_height = 0;
    int _desktop_width = 0;

    ImageManipulation.OctreeQuantizer _q ;
    RLC.RemoteDesktop.ScreenCapture cap = new RLC.RemoteDesktop.ScreenCapture();



   private void CaptureAndSend()
    {
        sw.Restart();

        //cap = new RLC.RemoteDesktop.ScreenCapture();

        int _left = -1, _top = -1; //Changed regions
        _desktop = cap.Screen(out _left, out _top); //Capture desktop or changed region of it

        if (_desktop == null) return; //if nothing has changed since last capture skip everything

        _desktop_height = _desktop.Height;
        _desktop_width = _desktop.Width;

        // If very small part has changed since last capture skip everything
        if (_desktop_height < 10 || _desktop_width < 10) return; 

        TotalRows(_total_rows); // Calculate the total number of rows 

        crops = new Bitmap[_total_rows]; // Cropped pieces of image
        _new_crops = new Bitmap[_total_rows];

        for (int i = 0; i < _total_rows - 1; i++) //Take whole image and split it into smaller images
            crops[i] = CropRow(i);
        crops[_total_rows - 1] = CropLastRow(_total_rows - 1);


        Parallel.For(0, _total_rows, i =>
        {
            ImageManipulation.OctreeQuantizer _q = new ImageManipulation.OctreeQuantizer(255, 4); // Initialize Octree
            _new_crops[i] = _q.Quantize(crops[i]);

            using (MemoryStream ms=new MemoryStream())
            { 
                _new_crops[i].Save(ms, ImageFormat.Png);
                //Install-Package LZ4.net
                //Compress each part and send them over network
                byte[] data = Lz4Net.Lz4.CompressBytes(ms.ToArray(), Lz4Net.Lz4Mode.HighCompression);

                all_count += data.Length; //Just to check the final size of image
            }                  
        });



        Console.WriteLine(String.Format("{0:0.0} FPS , {1} seconds , size {2} kb", 1.0 / sw.Elapsed.TotalSeconds, sw.Elapsed.TotalSeconds.ToString(), all_count / 1024));
        all_count = 0;

    }
    private void TotalRows(int parts)
    {
        _height_part_ = _desktop_height / parts;
    }
    private Bitmap CropRow(int row)
    {
        return Crop(_desktop, new Rectangle(0, row * _height_part_, _desktop_width, _height_part_));
    }
    private Bitmap CropLastRow(int row)
    {
        return Crop(_desktop, new Rectangle(0, row * _height_part_, _desktop_width, _desktop_height - (row * _height_part_)));
    }
 [DllImport("msvcrt.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]
    private unsafe static extern int memcpy(byte* dest, byte* src, long count);

    private unsafe Bitmap Crop(Bitmap srcImg, Rectangle rectangle)
    {
        if ((srcImg.Width == rectangle.Width) && (srcImg.Height == rectangle.Height))
            return srcImg;

        var srcImgBitmapData = srcImg.LockBits(new Rectangle(0, 0, srcImg.Width, srcImg.Height), ImageLockMode.ReadOnly, srcImg.PixelFormat);
        var bpp = srcImgBitmapData.Stride / srcImgBitmapData.Width; // 3 or 4
        var srcPtr = (byte*)srcImgBitmapData.Scan0.ToPointer() + rectangle.Y * srcImgBitmapData.Stride + rectangle.X * bpp;
        var srcStride = srcImgBitmapData.Stride;

        var dstImg = new Bitmap(rectangle.Width, rectangle.Height, srcImg.PixelFormat);
        var dstImgBitmapData = dstImg.LockBits(new Rectangle(0, 0, dstImg.Width, dstImg.Height), ImageLockMode.WriteOnly, dstImg.PixelFormat);
        var dstPtr = (byte*)dstImgBitmapData.Scan0.ToPointer();
        var dstStride = dstImgBitmapData.Stride;

        for (int y = 0; y < rectangle.Height; y++)
        {
            memcpy(dstPtr, srcPtr, dstStride);
            srcPtr += srcStride;
            dstPtr += dstStride;
        }

        srcImg.UnlockBits(srcImgBitmapData);
        dstImg.UnlockBits(dstImgBitmapData);
        return dstImg;
    }

我知道我的代码内存效率不高。如果有人可以帮助我优化此代码，我将不胜感激。 再次感谢我的朋友 A. Abramov、Dai、HansPassant、TaW 和其他人。

Answer 2

编辑 2：我完全删除了我的旧帖子，因为它不相关！ 256 色，我以为你的意思是 256 位——而你说的是 256 字节！我通过将原始坐标 (900 x 900) 放入我的计算器中，然后乘以 256 来计算颜色。结果是20,7360,000 位，大致为2.5 MB。压缩后，这可以达到大约1 MB - 而位颜色等效（除以8）将是300 KB 基数，并且压缩后会小得多。解决方案很简单——拍摄这样一张照片确实需要很长时间。根据计算机性能，您所说的大多数应用程序（例如 teamviewer）都具有较低的 FPS 和低得多的图像质量。因此，我很抱歉 - 但解决方案是在您要求的时间内使用像您这样的计算机可能无法做到这一点。

编辑 3：Hans 根据您的问题在 cmets 中进行了数学运算 - 我们正在谈论 22 GB。这不是普通计算机的正常工作。这并非不可能，但从 2015 年开始，家用电脑在一秒钟内处理这么多数据的情况远非普遍。