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Android图像惯用压缩技术

优良自学吧提供Android图像惯用压缩技术,Android图像常用压缩技术近期在做图片上传的功能,从相机拍摄或从相册选区。就研究了这方面的东西 一.图片的基本知识 1.文件形式(即以二进制形式存在于硬盘上)    获取大小(Byte):File.length() 2.流的形式(即以二进制形式存在于内存

Android图像常用压缩技术

近期在做图片上传的功能,从相机拍摄或从相册选区。就研究了这方面的东西

一.图片的基本知识

1.文件形式(即以二进制形式存在于硬盘上)
   获取大小(Byte):File.length()
2.流的形式(即以二进制形式存在于内存中)
   获取大小(Byte):new FileInputStream(File).available()
3.Bitmap形式
   获取大小(Byte):Bitmap.getByteCount()

下面以我拍摄的图片为例,看下三者的大小区别(所用软件为自己临时开发的小工具);

Android图像惯用压缩技术

Android图像惯用压缩技术

从图中可以看出:
 1、拍摄完的照片文件大小和读取到内存中的文件流大小是一样的,说明文件形式和流的形式对图片体积大小并没有影响。
 2、当图片以Bitmap形式存在时,占用的内存就大的多了,为什么              呢,首先我们需要知道Bitmap大小计算的方式
  bitmap大小=图片长度(px)*图片宽度(px)*单位像素占用的字节数
单位像素所占字节数又是什么鬼,说白了就是图片的色彩模式。
在BitmapFactory.Options.inPreferredConfig这里可以找到,一共有4种, ARGB代表:A 透明度 , R 红色, G 绿色, B 蓝色

Android图像惯用压缩技术

上面的bitmap在内存中的大小就可以计算了(默认色彩模式为ARGB_8888)

  2368*4224*4/1024/1024=38.15625

看到bitmap占用这么大,所以用完调用Bitmap.recycle()是个好习惯(推荐),不调用也没关系,因为GC进程会自动回收。

二 图片的压缩形式

 问:我们从本地对图片操作的目的。是

 答:上传(比如设置头像,发表图片)。

上传的基本步骤

Android图像惯用压缩技术

那么问题来了

问:我们为什么要压缩图片呢

 答:目的无非就2个,一,避免占用内存过多。二,可能要上传图片,如果图片太大,浪费流量。(有时候需要上传原图除外)

 1、避免内存过多的压缩方法:

归根结底,图片是要显示在界面组件上的,所以还是要用到bitmap,从上面可得出Bitmap的在内存中的大小只和图片尺寸和色彩模式有关,那么要想改变Bitmap在内存中的大小,要么改变尺寸,要么改变色彩模式。

2、避免上传浪费流量的压缩方法:

   改变图片尺寸,改变色彩模式,改变图片质量都行。正常情况下,先改变图片尺寸和色彩模式,再改变图片质量。


改变图片质量的压缩方法:

/**
	 * 
	 * 根据bitmap压缩图片质量
	 * @param bitmap 未压缩的bitmap
	 * @return 压缩后的bitmap
	 */
	public static Bitmap cQuality(Bitmap bitmap){
		ByteArrayOutputStream bOut = new ByteArrayOutputStream();
		int beginRate = 100;
		//第一个参数 :图片格式 ,第二个参数: 图片质量,100为最高,0为最差  ,第三个参数:保存压缩后的数据的流
		bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, bOut);
		while(bOut.size()/1024/1024>100){  //如果压缩后大于100Kb,则提高压缩率,重新压缩
			beginRate -=10;
			bOut.reset();
			bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, beginRate, bOut);
		}
		ByteArrayInputStream bInt = new ByteArrayInputStream(bOut.toByteArray());
		Bitmap newBitmap = BitmapFactory.decodeStream(bInt);
		if(newBitmap!=null){
			return newBitmap;
		}else{
			return bitmap;
		}
	}


改变图片大小的压缩算法:

public static boolean getCacheImage(String filePath,String cachePath){
		OutputStream out = null;
		BitmapFactory.Options option = new BitmapFactory.Options();
		option.inJustDecodeBounds = true;  //设置为true,只读尺寸信息,不加载像素信息到内存
		Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(filePath, option);  //此时bitmap为空
		option.inJustDecodeBounds = false;
		int bWidth = option.outWidth;
		int bHeight= option.outHeight;
		int toWidth = 400;
		int toHeight = 800;
		int be = 1;  //be = 1代表不缩放
		if(bWidth/toWidth>bHeight/toHeight&&bWidth>toWidth){
			be = (int)bWidth/toWidth;
		}else if(bWidth/toWidth<bHeight/toHeight&&bHeight>toHeight){
			be = (int)bHeight/toHeight;
		}
		option.inSampleSize = be; //设置缩放比例
		bitmap  = BitmapFactory.decodeFile(filePath, option);
		try {
			out = new FileOutputStream(new File(cachePath));
		} catch (IOException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}
		return bitmap.compress(CompressFormat.JPEG, 100, out);
	}


正常情况下我们应该把两者相结合的,所以有了下面的算法(在项目中直接用,清晰度在手机上没问题)

public static File scal(Uri fileUri){
		String path = fileUri.getPath();
		File outputFile = new File(path);
		long fileSize = outputFile.length();
		final long fileMaxSize = 200 * 1024;
		 if (fileSize >= fileMaxSize) {
	            BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
	            options.inJustDecodeBounds = true;
	            BitmapFactory.decodeFile(path, options);
	            int height = options.outHeight;
	            int width = options.outWidth;

	            double scale = Math.sqrt((float) fileSize / fileMaxSize);
	            options.outHeight = (int) (height / scale);
	            options.outWidth = (int) (width / scale);
	            options.inSampleSize = (int) (scale + 0.5);
	            options.inJustDecodeBounds = false;

	            Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(path, options);
	            outputFile = new File(PhotoUtil.createImageFile().getPath());
	            FileOutputStream fos = null;
				try {
					fos = new FileOutputStream(outputFile);
					bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 50, fos);
					fos.close();
				} catch (IOException e) {
					// TODO Auto-generated catch block
					e.printStackTrace();
				}
	            Log.d("", "sss ok " + outputFile.length());
	            if (!bitmap.isRecycled()) {
	                bitmap.recycle();
	            }else{
	            	File tempFile = outputFile;
	            	outputFile = new File(PhotoUtil.createImageFile().getPath());
	                PhotoUtil.copyFileUsingFileChannels(tempFile, outputFile);
	            }
	            
	        }
		 return outputFile;
		
	}


上面算法中用到的两个方法:

public static Uri createImageFile(){
	    // Create an image file name
	    String timeStamp = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd_HHmmss").format(new Date());
	    String imageFileName = "JPEG_" + timeStamp + "_";
	    File storageDir = Environment.getExternalStoragePublicDirectory(
	            Environment.DIRECTORY_PICTURES);
	    File image = null;
		try {
			image = File.createTempFile(
			    imageFileName,  /* prefix */
			    ".jpg",         /* suffix */
			    storageDir      /* directory */
			);
		} catch (IOException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}

	    // Save a file: path for use with ACTION_VIEW intents
	    return Uri.fromFile(image);
	}
	public static void copyFileUsingFileChannels(File source, File dest){
        FileChannel inputChannel = null;
        FileChannel outputChannel = null;
        try {
            try {
				inputChannel = new FileInputStream(source).getChannel();
				outputChannel = new FileOutputStream(dest).getChannel();
				outputChannel.transferFrom(inputChannel, 0, inputChannel.size());
			} catch (IOException e) {
				// TODO Auto-generated catch block
				e.printStackTrace();
			}
        } finally {
            try {
				inputChannel.close();
				outputChannel.close();
			} catch (IOException e) {
				// TODO Auto-generated catch block
				e.printStackTrace();
			}
        }
    }


最好的算法参考了coding客户端上传照片的操作算法,并简化了操作,已经实际测试,没有问题。

最后会上传临时根据这个算法做的从相册和相机选取照片的小demo,功能完整。

转载请注明出处。

demo下载















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