删除位图c#上的alpha通道（仅对纯色图像进行切片）

我想得到两个图像之间的差异

我使用以下源代码：

 public Bitmap GetDifference(Bitmap bm1, Bitmap bm2)
        {

            if (bm1.Size != bm2.Size)
                throw new ArgumentException("exception");


            var resultImage = new Bitmap(bm1.Width, bm1.Height);

            using (Graphics g = Graphics.FromImage(resultImage))
                g.Clear(Color.Transparent);


            for (int w = 0; w < bm1.Width; w++)
            {
                for (int h = 0; h < bm1.Height; h++)
                {
                    var bm2Color = bm2.GetPixel(w, h);
                    if (IsColorsDifferent(bm1.GetPixel(w, h), bm2Color))
                    {
                        resultImage.SetPixel(w, h, bm2Color);                    
                    }                  
                }
            }

            return resultImage;
        }


        bool IsColorsDifferent(Color c1, Color c2)
        {
            return c1 != c2;
        }

公共位图GetDifference（位图bm1、位图bm2） { 如果（bm1.Size！=bm2.Size） 抛出新的ArgumentException（“异常”）； var resultImage=新位图（bm1.Width，bm1.Height）； 使用（Graphics g=Graphics.FromImage（resultImage）） g、 透明（彩色、透明）； 对于（int w=0；w 此源代码对我很有用，但我有以下问题：

例如，如果我选择分辨率为480x320的图像，我的结果图像具有相同的分辨率（这是corect，因为我在创建新位图时设置了该分辨率），但我的图像具有透明颜色，并且我只希望获得具有纯色的结果图像

比如说，如果480x320中的实体结果图像（纯色像素）有100x100字段，我应该只得到这个分辨率为100x100的实体位图

简单地说，我只需要得到一个长方形，用纯色和阿尔法香奈儿的切块作为边框

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谢谢

请看我在下面写的课程：

class ProcessingImage
    {         
        public Bitmap GetDifference(Bitmap bm1, Bitmap bm2)
        {            
            if (bm1.Size != bm2.Size)
                throw new ArgumentException("Images must have one size");

            var resultImage = new Bitmap(bm1.Width, bm1.Height);

            using (Graphics g = Graphics.FromImage(resultImage))
                g.Clear(Color.Transparent);

            int min_height = int.MaxValue;
            int min_width = int.MaxValue;
            int max_height = -1;
            int max_width = -1;

            for (int w = 0; w < bm1.Width; w++)
                for (int h = 0; h < bm1.Height; h++)
                {
                    var bm2Color = bm2.GetPixel(w, h);
                    if (IsColorsDifferent(bm1.GetPixel(w, h), bm2Color))
                    {
                        resultImage.SetPixel(w, h, bm2Color);
                        if (h < min_height) min_height = h;
                        if (w < min_width) min_width = w;
                        if (h > max_height) max_height = h;
                        if (w > max_width) max_width = w;
                    }                    
                }

            max_height = max_height + 1;    //Needed for get valid max height point, otherwise we lost one pixel.
            max_width = max_width + 1;      //Needed for get valid max width point, otherwise we lost one pixel.


            // Calculate original size for image without alpha chanel.

            int size_h = max_height - min_height;
            int size_w = max_width - min_width;

            var resizeImage = new Bitmap(size_w, size_h); // Creaete bitmap with new size.

            for (int w = 0; w < resultImage.Width; w++)
                for (int h = 0; h < resultImage.Height; h++)
                {
                    var color = resultImage.GetPixel(w, h);
                    if (color.A != 0)
                    {
                        // Move each pixels at a distance calculate before.
                        int x = w - min_width;
                        int y = h - min_height;
                        resizeImage.SetPixel(x, y, color);
                    }
                }           

            return resizeImage;
        }

        bool IsColorsDifferent(Color c1, Color c2)
        {
            return c1 != c2;
        }
    }

类处理图像
{         
公共位图GetDifference（位图bm1、位图bm2）
{            
如果（bm1.Size！=bm2.Size）
抛出新的ArgumentException（“图像必须有一个大小”）；
var resultImage=新位图（bm1.Width，bm1.Height）；
使用（Graphics g=Graphics.FromImage（resultImage））
g、 透明（彩色、透明）；
int min_height=int.MaxValue；
int min_width=int.MaxValue；
int max_height=-1；
int max_width=-1；
对于（int w=0；w最大高度）最大高度=h；
如果（w>最大宽度）最大宽度=w；
}                    
}
max\u height=max\u height+1；//需要获取有效的max height点，否则会丢失一个像素。
max\u width=max\u width+1；//需要获取有效的最大宽度点，否则会丢失一个像素。
//计算没有alpha通道的图像的原始大小。
int size_h=最大高度-最小高度；
int size_w=最大宽度-最小宽度；
var resizeImage=新位图（大小为w，大小为h）；//使用新大小创建位图。
for（int w=0；w

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我认为，这个类可以修改以优化，但现在它工作得很好。如果您需要返回具有原始大小且没有alpha通道的图像-这是许多解决方案之一。

当遇到alpha通道>0的像素时，您需要扫描图像并跟踪边界（假设您有矩形截面，这很容易）。还要注意的是

GetPixel

和

SetPixel

像狗一样慢。非常慢的狗。如果他们为您工作，并且您知道您的输入图像将始终非常小，那么很好。如果图像的大小未知，我不认为深入研究

不安全的
上下文并通过
锁位获得指向图像缓冲区的指针是过早的优化。谢谢，是的，我知道。这是将用于创建一个包，而不是在运行时使用（只有一次性计算）哦，另一个图像处理技巧；按行扫描图像，而不是按列扫描图像。这里的假设是图像数据按行存储在数组中（这几乎总是正确的）。数据的局部性在这里很重要。您的代码可能不会导致CPU缓存当前充满相邻数据。您将在每次迭代中刷新和填充缓存，这意味着从主内存获取数据的时间更长。如果你按行循环，它会。@EdS。你能把你的提示写下来作为答案吗？它可以对其他人有用。谢谢：请看上面关于执行速度的评论。