Java图片读取之BufferedImage得到像素矩阵的两种方式

最近在尝试着采用Java在图像处理领域实践一下常用的机器学习算法。首先涉及到的是如何将一副图片读取到一个像素矩阵中（Java中就是一维或二维数组中）。在实践过程中，通过测试代码，我发现基于BufferedImage可以有两种获取像素矩阵的方式，但需要注意像素点的保存顺序问题。
具体表现在：本例中的图片是一副彩色图片（博客头像），大小为425*292，即宽度（Width）为425，高度（Height）为292。
放上测试代码（刚测试完就放上来了，不要纠结细节），后面再说明：

/** * Created by Song on 2016/12/29. * 用于读取Image文件 */public final class ImgHandler {    public static void getData(String path){        try{            BufferedImage bimg = ImageIO.read(new File(path));            int [][] data = new int[bimg.getWidth()][bimg.getHeight()];            //方式一：通过getRGB()方式获得像素矩阵            //此方式为沿Height方向扫描            for(int i=0;i<bimg.getWidth();i++){                for(int j=0;j<bimg.getHeight();j++){                    data[i][j]=bimg.getRGB(i,j);                    //输出一列数据比对                    if(i==0)                        System.out.printf("%x\t",data[i][j]);                }            }            Raster raster = bimg.getData();            System.out.println("");            int [] temp = new int[raster.getWidth()*raster.getHeight()*raster.getNumBands()];            //方式二：通过getPixels()方式获得像素矩阵            //此方式为沿Width方向扫描            int [] pixels  = raster.getPixels(0,0,raster.getWidth(),raster.getHeight(),temp);            for (int i=0;i<pixels.length;) {                //输出一列数据比对                if((i%raster.getWidth()*raster.getNumBands())==0)                    System.out.printf("ff%x%x%x\t",pixels[i],pixels[i+1],pixels[i+2]);                i+=3;            }        }catch (IOException e){            e.printStackTrace();        }    }    public static void main(String [] args){        getData("E:\\a.jpg");    }}

在方式一中，getRGB()方法，根据手册，其返回的int型数据（32位）为ARGB格式，其中ARGB各占8bit。getRGB的两个参数x,y分别对应像素点的横纵坐标，但需注意的是，以图片左上角点为坐标原点，x轴正方向是沿着width方向的，y轴正方向是沿着Height方向的。不信的同学，可以试着把二者调换，就会发现系统会报数组溢出的异常。
在方式二中，像素会通过getPixels()方法被保存在一个一维数组中。其中temp数据为读取数据的缓冲区，其大小的确定一定要是其图像通道数（通过getNumBands()获得）的整数倍，例如这里的彩色图片有RGB三个通道，所以通道数就为3。在最终得到的结果一维数组中，一维数组的大小为Width*Height*NumBands。此处，一个像素点占三个位置（R，G，B），与方式一得到的值作比对时，才发现，这里的一维数组中，像素点的排列顺序是按着Width横向扫码得到的。
鉴于操作的便捷来说，个人肯定偏向于方向一，首先它把RGB值整合到了一起，不像方式二中是分开的三个int数，二是二维数组相较于一维数组，肯定更加接近矩阵的概念，便于运算。