Android实现图片压缩(bitmap的六种压缩方式)
Android中图片是以bitmap形式存在的,那么bitmap所占内存,直接影响到了应用所占内存大小,首先要知道bitmap所占内存大小计算方式:
图片长度 x 图片宽度 x 一个像素点占用的字节数
以下是图片的压缩格式:
其中,A代表透明度;R代表红色;G代表绿色;B代表蓝色。
ALPHA_8
表示8位Alpha位图,即A=8,一个像素点占用1个字节,它没有颜色,只有透明度
ARGB_4444
表示16位ARGB位图,即A=4,R=4,G=4,B=4,一个像素点占4+4+4+4=16位,2个字节
ARGB_8888
表示32位ARGB位图,即A=8,R=8,G=8,B=8,一个像素点占8+8+8+8=32位,4个字节
RGB_565
表示16位RGB位图,即R=5,G=6,B=5,它没有透明度,一个像素点占5+6+5=16位,2个字节
我是用的小米手机2s来测试的,从sd卡取出一个照片,如下所示:
bit = BitmapFactory.decodeFile(Environment .getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath() + "/DCIM/Camera/test.jpg"); Log.i("wechat", "压缩前图片的大小" + (bit.getByteCount() / 1024 / 1024) + "M宽度为" + bit.getWidth() + "高度为" + bit.getHeight());
出来的log是:
将取得的bitmap进行压缩,下面开始说,bitmap的几种压缩方式。
1.质量压缩
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); int quality = Integer.valueOf(editText.getText().toString()); bit.compress(CompressFormat.JPEG, quality, baos); byte[] bytes = baos.toByteArray(); bm = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length); Log.i("wechat", "压缩后图片的大小" + (bm.getByteCount() / 1024 / 1024) + "M宽度为" + bm.getWidth() + "高度为" + bm.getHeight() + "bytes.length= " + (bytes.length / 1024) + "KB" + "quality=" + quality);
其中quality是从edittext获取的数字,可以从0–100改变,这里出来的log是:
可以看到,图片的大小是没有变的,因为质量压缩不会减少图片的像素,它是在保持像素的前提下改变图片的位深及透明度等,来达到压缩图片的目的,这也是为什么该方法叫质量压缩方法。那么,图片的长,宽,像素都不变,那么bitmap所占内存大小是不会变的。
但是我们看到bytes.length是随着quality变小而变小的。这样适合去传递二进制的图片数据,比如微信分享图片,要传入二进制数据过去,限制32kb之内。
这里要说,如果是bit.compress(CompressFormat.PNG, quality, baos);这样的png格式,quality就没有作用了,bytes.length不会变化,因为png图片是无损的,不能进行压缩。
CompressFormat还有一个属性是,CompressFormat.WEBP格式,该格式是google自己推出来一个图片格式,更多信息,文末会贴出地址。
2.采样率压缩
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inSampleSize = 2; bm = BitmapFactory.decodeFile(Environment .getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath() + "/DCIM/Camera/test.jpg", options); Log.i("wechat", "压缩后图片的大小" + (bm.getByteCount() / 1024 / 1024) + "M宽度为" + bm.getWidth() + "高度为" + bm.getHeight());
出来的log是
设置inSampleSize的值(int类型)后,假如设为2,则宽和高都为原来的1/2,宽高都减少了,自然内存也降低了。
我上面的代码没用过options.inJustDecodeBounds = true; 因为我是固定来取样的数据,为什么这个压缩方法叫采样率压缩,是因为配合inJustDecodeBounds,先获取图片的宽、高【这个过程就是取样】,然后通过获取的宽高,动态的设置inSampleSize的值。
当inJustDecodeBounds设置为true的时候,BitmapFactory通过decodeResource或者decodeFile解码图片时,将会返回空(null)的Bitmap对象,这样可以避免Bitmap的内存分配,但是它可以返回Bitmap的宽度、高度以及MimeType。
3.缩放法压缩(martix)
Matrix matrix = new Matrix(); matrix.setScale(0.5f, 0.5f); bm = Bitmap.createBitmap(bit, 0, 0, bit.getWidth(), bit.getHeight(), matrix, true); Log.i("wechat", "压缩后图片的大小" + (bm.getByteCount() / 1024 / 1024) + "M宽度为" + bm.getWidth() + "高度为" + bm.getHeight());
出来的log是
可以看出来,bitmap的长度和宽度分别缩小了一半,图片大小缩小了四分之一。
关于martix更多信息,文末会有一个参考文章。
4.RGB_565法
BitmapFactory.Options options2 = new BitmapFactory.Options(); options2.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565; bm = BitmapFactory.decodeFile(Environment .getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath() + "/DCIM/Camera/test.jpg", options2); Log.i("wechat", "压缩后图片的大小" + (bm.getByteCount() / 1024 / 1024) + "M宽度为" + bm.getWidth() + "高度为" + bm.getHeight());
出来的log是:
我们看到图片大小直接缩小了一半,长度和宽度也没有变,相比argb_8888减少了一半的内存。
注意:由于ARGB_4444的画质惨不忍睹,一般假如对图片没有透明度要求的话,可以改成RGB_565,相比ARGB_8888将节省一半的内存开销。
5.createScaledBitmap
bm = Bitmap.createScaledBitmap(bit, 150, 150, true); Log.i("wechat", "压缩后图片的大小" + (bm.getByteCount() / 1024) + "KB宽度为" + bm.getWidth() + "高度为" + bm.getHeight());
出来的log是
这里是将图片压缩成用户所期望的长度和宽度,但是这里要说,如果用户期望的长度和宽度和原图长度宽度相差太多的话,图片会很不清晰。
总结
以上就是5种图片压缩的方法,这里需要强调,他们的压缩仅仅只是对android中的bitmap来说的。如果将这些压缩后的bitmap另存为sd中,他们的内存大小并不一样。
android手机中,图片的所占的内存大小和很多因素相关,计算起来也很麻烦。为了计算出一个图片的内存大小,可以将图片当做一个文件来间接计算,用如下的方法:
File file = new File(Environment.getExternalStorageDirectory() .getAbsolutePath() + "/DCIM/Camera/test.jpg"); Log.i("wechat", "file.length()=" + file.length() / 1024);
或者
FileInputStream fis = null; try { fis = new FileInputStream(file); } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } try { Log.i("wechat", "fis.available()=" + fis.available() / 1024); } catch (IOException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); }
上面两个方法计算的结果是一样的。
看完了这篇内容,其实说白了,Bitmap压缩都是围绕这个来做文章:Bitmap所占用的内存 = 图片长度 x 图片宽度 x 一个像素点占用的字节数。3个参数,任意减少一个的值,就达到了压缩的效果。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。
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