Android 性能优化系列之bitmap图片优化

2024-04-02 19:55

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背景

Android开发中，加载图片过多、过大很容易引起OutOfMemoryError异常，即我们常见的内存溢出。因为Android对单个应用施加内存限制，默认分配的内存只有几M（具体视不同系统而定）。而载入的图片如果是JPG之类的压缩格式（JPG支持最高级别的压缩，不过该压缩是有损的），在内存中展开会占用大量的内存空间，也就容易形成内存溢出。那么高效的加载Bitmap是很重要的事情。Bitmap在Android中指的是一张图片，图片的格式有.jpg .jpg .webp 等常见的格式。

如何选择图片格式

一个原则：在保证图片视觉不失真前提下，尽可能的缩小体积

Android目前常用的图片格式有jpg，jpeg和webp

png：无损压缩图片格式，支持Alpha通道，Android切图素材多采用此格式
jpeg：有损压缩图片格式，不支持背景透明，适用于照片等色彩丰富的大图压缩，不适合logo
webp：是一种同时提供了有损压缩和无损压缩的图片格式，派生自视频编码格式VP8，从谷歌官网来看，无损webp平均比jpg小26%，有损的webp平均比jpeg小25%~34%，无损webp支持Alpha通道，有损webp在一定的条件下同样支持，有损webp在Android4.0（API 14）之后支持，无损和透明在Android4.3（API18）之后支持

采用webp能够在保持图片清晰度的情况下，可以有效减小图片所占有的磁盘空间大小

图片压缩

图片压缩可以从三个方面去考虑：

1.质量

质量压缩并不会改变图片在内存中的大小，仅仅会减小图片所占用的磁盘空间的大小，因为质量压缩不会改变图片的分辨率，而图片在内存中的大小是根据widthheight一个像素的所占用的字节数计算的，宽高没变，在内存中占用的大小自然不会变，质量压缩的原理是通过改变图片的位深和透明度来减小图片占用的磁盘空间大小，所以不适合作为缩略图，可以用于想保持图片质量的同时减小图片所占用的磁盘空间大小。另外，由于jpg是无损压缩，所以设置quality无效，


  
public static void compress(Bitmap.CompressFormat format, int quality) {
    File sdFile = Environment.getExternalStorageDirectory();
    File originFile = new File(sdFile, "originImg.jpg");
    Bitmap originBitmap = BitmapFactory.decodeFile(originFile.getAbsolutePath());
    ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
    originBitmap.compress(format, quality, bos);
    try {
        FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(sdFile, "resultImg.jpg"));
        fos.write(bos.toByteArray());
        fos.flush();
        fos.close();
    } catch (FileNotFoundException e) {
        e.printStackTrace();
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

2.采样率

采样率压缩是通过设置BitmapFactory.Options.inSampleSize，来减小图片的分辨率，进而减小图片所占用的磁盘空间和内存大小。

设置的inSampleSize会导致压缩的图片的宽高都为1/inSampleSize，整体大小变为原始图片的inSampleSize平方分之一，当然，这些有些注意点：

inSampleSize小于等于1会按照1处理
inSampleSize只能设置为2的平方，不是2的平方则最终会减小到最近的2的平方数，如设置7会按4进行压缩，设置15会按8进行压缩。



public static void compress(int inSampleSize) {
    File sdFile = Environment.getExternalStorageDirectory();
    File originFile = new File(sdFile, "originImg.jpg");
    BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
    //设置此参数是仅仅读取图片的宽高到options中，不会将整张图片读到内存中，防止oom
    options.inJustDecodeBounds = true;
    Bitmap emptyBitmap = BitmapFactory.decodeFile(originFile.getAbsolutePath(), options);

    options.inJustDecodeBounds = false;
    options.inSampleSize = inSampleSize;
    Bitmap resultBitmap = BitmapFactory.decodeFile(originFile.getAbsolutePath(), options);
    ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
    resultBitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, bos);
    try {
        FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(sdFile, "resultImg.jpg"));
        fos.write(bos.toByteArray());
        fos.flush();
        fos.close();
    } catch (FileNotFoundException e) {
        e.printStackTrace();
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

3.缩放

通过减少图片的像素来降低图片的磁盘空间大小和内存大小，可以用于缓存缩略图


 
    public static Bitmap resizeBitmap(Context context,int id,int maxW,int maxH,boolean hasAlpha,Bitmap reusable){
        Resources resources = context.getResources();
        BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
        // 只解码出 outxxx参数 比如 宽、高
        options.inJustDecodeBounds = true;
        BitmapFactory.decodeResource(resources,id,options);
        //根据宽、高进行缩放
        int w = options.outWidth;
        int h = options.outHeight;
        //设置缩放系数
        options.inSampleSize = calcuteInSampleSize(w,h,maxW,maxH);
        if (!hasAlpha){
            options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;
        }
        options.inJustDecodeBounds = false;
        //设置成能复用
        options.inMutable=true;
        options.inBitmap=reusable;
        return BitmapFactory.decodeResource(resources,id,options);
    }

    
    private static int calcuteInSampleSize(int w,int h,int maxW,int maxH) {
        int inSampleSize = 1;
        if (w > maxW && h > maxH){
            inSampleSize = 2;
            //循环 使宽、高小于 最大的宽、高
            while (w /inSampleSize > maxW && h / inSampleSize > maxH){
                inSampleSize *= 2;
            }
        }
        return inSampleSize;
    }
}

使用JPEG库，在jni层使用哈夫曼算法去压缩图片

Android的图片引擎使用的是阉割版的skia引擎，去掉了图片压缩中的哈夫曼算法


void write_JPEG_file(uint8_t *data, int w, int h, jint q, const char *path) {
//    3.1、创建jpeg压缩对象
    jpeg_compress_struct jcs;
    //错误回调
    jpeg_error_mgr error;
    jcs.err = jpeg_std_error(&error);
    //创建压缩对象
    jpeg_create_compress(&jcs);
//    3.2、指定存储文件  write binary
    FILE *f = fopen(path, "wb");
    jpeg_stdio_dest(&jcs, f);
//    3.3、设置压缩参数
    jcs.image_width = w;
    jcs.image_height = h;
    //bgr
    jcs.input_components = 3;
    jcs.in_color_space = JCS_RGB;
    jpeg_set_defaults(&jcs);
    //开启哈夫曼功能
    jcs.optimize_coding = true;
    jpeg_set_quality(&jcs, q, 1);
//    3.4、开始压缩
    jpeg_start_compress(&jcs, 1);
//    3.5、循环写入每一行数据
    int row_stride = w * 3;//一行的字节数
    JSAMPROW row[1];
    while (jcs.next_scanline < jcs.image_height) {
        //取一行数据
        uint8_t *pixels = data + jcs.next_scanline * row_stride;
        row[0]=pixels;
        jpeg_write_scanlines(&jcs,row,1);
    }
//    3.6、压缩完成
    jpeg_finish_compress(&jcs);
//    3.7、释放jpeg对象
    fclose(f);
    jpeg_destroy_compress(&jcs);
}

因为涉及到jni部分，暂时只贴一下使用的代码，后面会写一些jni部分的博客与大家分享。

设置图片可以复用

图片复用主要就是指的复用内存块，不需要在重新给这个bitmap申请一块新的内存,避免了一次内存的分配和回收，从而改善了运行效率。

需要注意的是inBitmap只能在3.0以后使用。2.3上，bitmap的数据是存储在native的内存区域，并不是在Dalvik的内存堆上。

使用inBitmap，在4.4之前，只能重用相同大小的bitmap的内存区域，而4.4之后你可以重用任何bitmap的内存区域，只要这块内存比将要分配内存的bitmap大就可以。这里最好的方法就是使用LRUCache来缓存bitmap，后面来了新的bitmap，可以从cache中按照api版本找到最适合重用的bitmap，来重用它的内存区域。


   BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
        // 只解码出 outxxx参数 比如 宽、高
        options.inJustDecodeBounds = true;
        BitmapFactory.decodeResource(resources,id,options);
        //根据宽、高进行缩放
        int w = options.outWidth;
        int h = options.outHeight;
        //设置缩放系数
        options.inSampleSize = calcuteInSampleSize(w,h,maxW,maxH);
        if (!hasAlpha){
            options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;
        }
        options.inJustDecodeBounds = false;
        //设置成能复用
        options.inMutable=true;
        options.inBitmap=reusable;

使用图片缓存

android中有一个LruCache是基于最记最少使用算法实现的一个线程安全的数据缓存类，当超出设定的缓存容量时，优先淘汰最近最少使用的数据LruCache的LRU缓存策略是利用LinkedHashMap来实现的，并通过封装get/put等相关方法来实现控制缓存大小以及淘汰元素，但不支持为null的key和value。我们可以使用JakeWharton提供的一个开源库github.com/JakeWharton… 来实现我们图片缓存的逻辑