做了一个照片批量压缩工具，其实核心代码几分钟就完成了，但整个小工具做下来还是花了一天的时间。中间遇到了大堆问题，并寻求最好的解决方案予以解决。现在就分享一下这个看似简单的小工具所使用的技术。
软件界面如下：
要做真实场景的测试，拿的都是单反照的大相片：图片尺寸3888*2592 图片大小5.37M：
其中遇到的问题与解决方案分享：
1.用listview显示图片缩略图非常慢的问题
这个问题是始料未及的，如果不做也可以，但是没有缩略图就有损软件体验，这是所有最求完美的程序员所不能容忍的，我当然也不例外。
最初的代码如下：（此方法加载每张5M左右的图片需要200-500ms）
listView1.Items.Clear(); imageList1.Images.Clear(); DirectoryInfo TheFolder = new DirectoryInfo(folderBrowserDialog1.SelectedPath);//文件路径 ListImgNames = new List (); string allowImg = ".jpg.jpeg.png.bmp"; FileInfo[] Files = TheFolder.GetFiles(); for (int i = 0; i < Files.Length; i++)//遍历文件夹 { if (Files[i].Length > 0 &&allowImg.IndexOf(Files[i].Extension.ToLower())>-1)//或者jpg,png 文件大小要大于0且是图片文件 { Image image = Image.FromFile(Files[i].DirectoryName + "\\" + Files[i].Name); //获取文件 ImgNames.Add(Files[i].Name);//添加文件名 imageList1.Images.Add(image);//添加图片 } } //初始化设置 this.listView1.View = View.LargeIcon; this.listView1.LargeImageList = this.imageList1; //开始绑定 this.listView1.BeginUpdate(); for (int i = 0; i < ImgNames.Count; i++) { ListViewItem lvi = new ListViewItem(); lvi.ImageIndex = i; lvi.Text = ImgNames[i]; this.listView1.Items.Add(lvi); } this.listView1.EndUpdate();
解决办法是用微软提供的Windows API Code Pack 1.0.1库，通过该库可以直接使用到win7/vista/win8系统的一些特性功能，如资源管理器、桌面、任务栏等等。详细介绍见
本程序使用WindowsApiCode完成对文件夹下的图片迅速建缩略图的代码如下：
先在界面上添加一个该库提供的explorerBrowser控件，然后初始化该控件：
//设置图片展示控件属性 explorerBrowser1.ContentOptions.ViewMode = ExplorerBrowserViewMode.List; explorerBrowser1.NavigationOptions.PaneVisibility.Navigation = PaneVisibilityState.Hide; explorerBrowser1.NavigationOptions.PaneVisibility.CommandsView = PaneVisibilityState.Hide; explorerBrowser1.NavigationOptions.PaneVisibility.CommandsOrganize = PaneVisibilityState.Hide; explorerBrowser1.NavigationOptions.PaneVisibility.Commands = PaneVisibilityState.Hide; explorerBrowser1.SelectionChanged += new EventHandler(explorerBrowser1_SelectionChanged);
完成打开文件夹并显示图片缩略图的代码非常简单：
//打开图片文件夹 private void btnOpenDir_Click(object sender, EventArgs e) { // 创建打开文件夹对话框 CommonOpenFileDialog cfd = new CommonOpenFileDialog(); // 设置对话框属性 cfd.IsFolderPicker = true; cfd.AllowNonFileSystemItems = true; // 弹出对话框并返回用户的选择 CommonFileDialogResult result = cfd.ShowDialog(); //如果用户确定 if (result == CommonFileDialogResult.Ok) { // 获取选择对象的ShellObject形式 ShellObject resultItem = cfd.FileAsShellObject; //用explorerBrowser控件显示图片列表 explorerBrowser1.Navigate(resultItem); } } 采用这种方法打开图片缩略图列表时间可以忽略不计。
2.好看的图片界面库
从前面的界面可以看出，本工具的界面并不丑，可以说还很精美，这也是花了心思的。
本工具的界面我采用的是
官方主页为
3.充分利用多核并行计算，提高图片处理速度
处理批量任务当然要考虑速度，否则就失去了工具的意义了
.netFrameWork4.0里面提供了Parallel系列、Task系列来支持并行运算，让并行计算变得如此简单（为什么不跟着微软走呢，后悔了吧 ^_^）。
并行指的是利用现在的CUP多核，同时开启多个任务。跟以往的并发计算不同的是，并发的多个线程其实并非真正同时在运行，他们只是按照时间片，走走停停，逻辑上在同时进行，而并行则是在多个完全独立的核上同时运行任务，是真正的同时在跑。
本程序中并行进行图片压缩的代码如下：
ParallelOptions po = new ParallelOptions(); po.MaxDegreeOfParallelism = 15; //最多并发15个任务 //并行进行图片压缩 Parallel.ForEach(imgtoComp, po, (o) => { System.Drawing.Image sourceImg = System.Drawing.Image.FromFile(o.ParsingName); int iWidth = 0; int iHeight = 0; if (rbtper.Checked) { int per = int.Parse(txtper.Text); iWidth = sourceImg.Width * per / 100; iHeight = sourceImg.Height * per / 100; } if (rbtheight.Checked)//最大高度 { iHeight = int.Parse(txtheight.Text); iWidth = iHeight * sourceImg.Width / sourceImg.Height; } if (rbtwidth.Checked)//最大宽度 { iWidth = int.Parse(txtwidth.Text); iHeight = iWidth * sourceImg.Height / sourceImg.Width; } System.Drawing.Image ThumbImg = ImgCompress.GetImageThumb(sourceImg, iWidth, iHeight); if (rbtpng.Checked) ThumbImg.Save(FileSavePath+o.Name,System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Png); if (rbtgif.Checked) ThumbImg.Save(FileSavePath + o.Name, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Gif); if (rbtjpg.Checked) ThumbImg.Save(FileSavePath + o.Name, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg); sourceImg.Dispose(); ThumbImg.Dispose(); ifinish++; this.Invoke(this.mysetFinish, new Object[] { ifinish }); //刷新进度条等 }); 这里主要强调一下并发任务数量的设置、以及资源的显示释放。
并发数量通过ParallelOptions参数的MaxDegreeOfParallelism来设置，这里必须设置，否则几百张5M的图片同时跑，立马内存就占满了。
资源的显式释放：sourceImg.Dispose(); ThumbImg.Dispose(); 这点也非常重要，处理大图片是非常耗内存的，测试过程中就因为没有显式释放内存，偷懒想着.net的自动垃圾回收机制会帮忙善后，结果跑到40多张图片的时候就内存不足了。显式处理资源释放后，压缩图片的速度也因为空余的内存比较多而变快了。
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