Android性能優(yōu)化之圖片大小,尺寸壓縮綜合解決方案
前言
在Android中我們經(jīng)常會(huì)遇到圖片壓縮的場(chǎng)景,比如給服務(wù)端上傳圖片,包括個(gè)人信息的用戶頭像,有時(shí)候人臉識(shí)別也需要捕獲圖片等等。這種情況下,我們都需要對(duì)圖片做一定的處理,比如大小,尺寸等的壓縮。
常見的圖片壓縮方法
- 質(zhì)量壓縮
- 尺寸壓縮
- libjpeg
質(zhì)量壓縮
首先我們要介紹一個(gè)api--Bitmap.compress()
@WorkerThread public boolean compress(CompressFormat format, int quality, OutputStream stream) { checkRecycled("Can't compress a recycled bitmap"); // do explicit check before calling the native method if (stream == null) { throw new NullPointerException(); } if (quality < 0 || quality > 100) { throw new IllegalArgumentException("quality must be 0..100"); } StrictMode.noteSlowCall("Compression of a bitmap is slow"); Trace.traceBegin(Trace.TRACE_TAG_RESOURCES, "Bitmap.compress"); boolean result = nativeCompress(mNativePtr, format.nativeInt, quality, stream, new byte[WORKING_COMPRESS_STORAGE]); Trace.traceEnd(Trace.TRACE_TAG_RESOURCES); return result; }
compress()是系統(tǒng)的API,也是質(zhì)量和尺寸壓縮常用的方法。
public boolean compress(Bitmap.CompressFormat format, int quality, OutputStream stream);這個(gè)方法有三個(gè)參數(shù):
- Bitmap.CompressFormat format圖像的壓縮格式;
- int quality圖像壓縮率,O-100。0壓縮100%,100意味著不壓縮;
- OutputStream stream 寫入壓縮數(shù)據(jù)的輸出流;
返回值:如果成功地把壓縮數(shù)據(jù)寫入輸出流,則返回true。
偽代碼
val baos= ByteArrayoutputstream () try { var quality = 50 do { quality -= 10 baos.reset() bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, quality, baos) } while (baos.toByteArray().size / 1024 > 100) fos.write(baos.toByteArray(o)) }catch (ex : Throwable) { ex.printStackTrace ()} finally { fos.apply i this: FileOutputStream flush () close () }
尺寸壓縮
先來看看一個(gè)屬性O(shè)ptions
- 屬性 inJustDecodeBounds,如果該值為true,那么將不返回實(shí)際的 bitmap,也不給其分配內(nèi)存空間這樣就避免內(nèi)存溢出了。
- 允許我們查詢圖片的信息,這其中就包括圖片大小信息,options.outHeight(圖片原始高度)和option.outWidth(圖片原始寬度)。
兩次decode,傳入不同的options配置:
部分偽代碼
val reqWidth = 500 val reqHeight = 300 val bitmap = decodeSampledBitmapFromFile(imageFile, reqWidth, reqHeight) val fos = Fileoutputstream( File(applicationContext.filesDir, child: "$ {system.currentTimeMillis() }_scale.jpg") ) try { val quality = 50 bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, quality, fos) catch(ex: Throwable) { ex.printstackTrace() finally { fos.apply { flush() close() } } } } } private fun decodeSampledBitmapFromFile(imageFile: File,reqWidth: Int,reqHeight: Int): Bitmap { return BitmapFactory.Options().run { inJustDecodeBounds = true //先獲取原始圖片的寬高,不會(huì)將Bitmap加載到內(nèi)存中,返回null BitmapFactory.decodeFile(imageFile.absolutePath, opts: this) inSamplesize = calculateInSampleSize(options: this, reqWidth,reqHeight) inJustDecodeBounds - false BitmapFactory.decodeFile(imageFile.absolutePath, opts : this) } } private fun calculateInSampleSize(context: BitmapFactory, reqWidth: Int, reqHeight: Int): Int { //解構(gòu)語法,獲取原始圖片的寬高 val (height: Int, width: Int) = options.run { outHeight to outwidth } //計(jì)算最大的inSampleSize值,該值為2的冪次方,并同時(shí)保持這兩個(gè)值高度和寬度大于請(qǐng)求的高度和寬度。 //原始圖片的寬高要大于要求的寬高 var inSampleSize = 1 if (height > reqHeight || width > reqWidth) { val halfHeight: Int = height / 2 val halfwidth: Int = width / 2 while (halfHeight / inSampleSize >= reqHeight && halfwidth / inSampleSize >= reqWidth) { inSampleSize *= 2 } } return inSampleSize }
inSampleSize都是2的倍數(shù) .
BitmapFactory 給我們提供了一個(gè)解析圖片大小的參數(shù)類 BitmapFactory.Options ,把這個(gè)類的對(duì)象的 inJustDecodeBounds 參數(shù)設(shè)置為 true,這樣解析出來的 Bitmap 雖然是個(gè) null,但是 options 中可以得到圖片的寬和高以及圖片的類型。得到了圖片實(shí)際的寬和高之后我們就可以進(jìn)行壓縮設(shè)置了,主要是計(jì)算圖片的采樣率。
- 第一次采樣已經(jīng)結(jié)束,我們已經(jīng)成功的計(jì)算出了sampleSize的大小
- 第二次采樣時(shí)我需要將圖片加載出來顯示,不能只加載圖片的框架,因此inJustDecodeBounds屬性要設(shè)置為false
libjpeg
- libjpeg是一個(gè)完全用C語言編寫的庫,包含了被廣泛使用的JPEG解碼、JPEG編碼和其他的JPEG功能的實(shí)現(xiàn)。
- libjpeg-turbo圖像編解碼器,使用了SIMD指令來加速x86、x86-64、ARM和 PowerPC系統(tǒng)上的JPEG壓縮和解壓縮,libjpeg-turbo 的速度通常是libjpeg 的2-6倍。
- 可以使用采用哈夫曼
- 微信采用的方式
圖片壓縮流程
其實(shí)最重要的是把ARGB轉(zhuǎn)換為RBG,也就是把每個(gè)像素4個(gè)字節(jié),轉(zhuǎn)換為每個(gè)像素3個(gè)字節(jié)。
導(dǎo)入對(duì)應(yīng)的so庫文件即可編寫C的代碼 jpeg.so 和 jpeg-turbo.so
編寫這部分的代碼需要NDK的環(huán)境和C語言的基礎(chǔ)
偽代碼
int generateCompressJPEG(BYTE *data, int w, int h, int quality, const char *outfileName, jboolean optimize) { //結(jié)構(gòu)體相當(dāng)于java的類 struct jpeg_compress_struct jcs; //當(dāng)讀完整個(gè)文件的時(shí)候回回調(diào) struct my_error_mgr jem; jcs.err = jpeg_std_error(&jem.pub); jem.pub.error_exit = my_error_exit; //setjmp是一個(gè)系統(tǒng)級(jí)函數(shù),是一個(gè)回調(diào) if (setjmp(jem.setjmp_buffer)) { return 0; } //初始化jsc結(jié)構(gòu)體 jpeg_create_compress(&jcs); //打開輸出文件 wb可寫 rb可讀 FILE *f = fopen(outfileName, "wb"); if (f == NULL) { return 0; } //設(shè)置結(jié)構(gòu)體的文件路徑,以及寬高 jpeg_stdio_dest(&jcs, f); jcs.image_width = w; jcs.image_height = h; //TRUE=arithmetic coding, FALSE=Huffman jcs.arith_code = false; int nComponent = 3; // 顏色的組成rgb,三個(gè) of color components in input image jcs.input_components = nComponent; // 設(shè)置顏色空間為rgb jcs.in_color_space = JCS_RGB; jpeg_set_defaults(&jcs); // 是否采用哈夫曼 jcs.optimize_coding = optimize; //設(shè)置質(zhì)量 jpeg_set_quality(&jcs, quality, true); //開始?jí)嚎s jpeg_start_compress(&jcs, TRUE); JSAMPROW row_pointer[1]; int row_stride; row_stride = jcs.image_width * nComponent; while (jcs.next_scanline < jcs.image_height) { //得到一行的首地址 row_pointer[0] = &data[jcs.next_scanline * row_stride]; jpeg_write_scanlines(&jcs, row_pointer, 1); } // 壓縮結(jié)束 jpeg_finish_compress(&jcs); // 銷毀回收內(nèi)存 jpeg_destroy_compress(&jcs); //關(guān)閉文件 fclose(f); return 1; }
for (int i = 0; i < bitmapInfo.height; ++i) { for (int j= 0; j < bitmapInfo.width; ++j){ if (bitmapInfo.format == ANDROID_BITMAP_FORMAT_RGBA_8888){ //0x2312faff ->588446463 color = *(int *) (pixelsColor); // 從color值中讀取RGBA的值/ /ABGR b = (color >> 16)& 0xFE; g = (color >> 8)& OxFF; r = (color >> 0) & OxFF; *data = r; * (data + 1) =g; *(data + 2) = b; data += 3; //移動(dòng)步長4個(gè)字節(jié) pixelsColor +- 4 ; }else { return -2; } // 是否采用哈夫曼 jcs.optimize_coding = optimize;
至此,三種圖片壓縮的方法已經(jīng)介紹完畢了。
總結(jié)
經(jīng)過圖片壓縮實(shí)踐,質(zhì)量壓縮和libjpeg最后的圖片的大小一樣,效果也和原圖差不多。
其實(shí),經(jīng)過我翻查原碼發(fā)現(xiàn),新版本的Bitmap.compress() 會(huì)調(diào)用
boolean result = nativeCompress(mNativePtr, format.nativeInt, quality, stream, new byte[WORKING_COMPRESS_STORAGE]); private static native boolean nativeCompress(long nativeBitmap, int format, int quality, OutputStream stream, byte[] tempStorage);
其實(shí)最后也會(huì)調(diào)用到nativeCompress的壓縮,也會(huì)采用哈夫曼算法,提高壓縮效率。
既然這樣,那么這里為什么還要介紹libjpeg的方法呢?
- 兼容低版本,早起的compress沒有采用哈夫曼算法
- 大廠的跨平臺(tái)算法
到此這篇關(guān)于Android性能優(yōu)化之圖片大小,尺寸壓縮綜合解決方案的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Android圖片壓縮解決內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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