Android性能优化之图片压缩优化
1 分类
Android图片压缩结合多种压缩方式，常用的有尺寸压缩、质量压缩、采样率压缩以及通过JNI调用libjpeg库来进行压缩。
参考此方法：Android-BitherCompress
备注：对于资源图片直接使用：tiny压缩
2 质量压缩
（1）原理：保持像素的前提下改变图片的位深及透明度，（即：通过算法抠掉(同化)了图片中的一些某个些点附近相近的像素），达到降低质量压缩文件大小的目的。
注意：它其实只能实现对file的影响，对加载这个图片出来的bitmap内存是无法节省的，还是那么大。因为bitmap在内存中的大小是按照像素计算的，也就是width*height，对于质量压缩，并不会改变图片的真实的像素（像素大小不会变）。
（2）使用场景：将图片压缩后将图片上传到服务器，或者保存到本地。根据实际需求来。
（3）源码示例
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作者：陈李冠
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/chenliguan/article/details/54409442
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/** * 3.质量压缩 * 设置bitmap options属性，降低图片的质量，像素不会减少 * 第一个参数为需要压缩的bitmap图片对象，第二个参数为压缩后图片保存的位置 * 设置options 属性0-100，来实现压缩 * * @param bmp * @param file */ public static void qualityCompress(Bitmap bmp, File file) { // 0-100 100为不压缩 int quality = 20; ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); // 把压缩后的数据存放到baos中 bmp.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, quality, baos); try { FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file); fos.write(baos.toByteArray()); fos.flush(); fos.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }
3 尺寸压缩
（1）原理：通过减少单位尺寸的像素值，正真意义上的降低像素。1020*8880–
（2）使用场景：缓存缩略图的时候（头像处理）
（3）源码示例
/** * 4.尺寸压缩（通过缩放图片像素来减少图片占用内存大小） * * @param bmp * @param file */ public static void sizeCompress(Bitmap bmp, File file) { // 尺寸压缩倍数,值越大，图片尺寸越小 int ratio = 8; // 压缩Bitmap到对应尺寸 Bitmap result = Bitmap.createBitmap(bmp.getWidth() / ratio, bmp.getHeight() / ratio, Config.ARGB_8888); Canvas canvas = new Canvas(result); Rect rect = new Rect(0, 0, bmp.getWidth() / ratio, bmp.getHeight() / ratio); canvas.drawBitmap(bmp, null, rect, null); ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); // 把压缩后的数据存放到baos中 result.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos); try { FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file); fos.write(baos.toByteArray()); fos.flush(); fos.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }
4 采样率压缩
（1）原理：设置图片的采样率，降低图片像素
（2） 好处：是不会先将大图片读入内存，大大减少了内存的使用，也不必考虑将大图片读入内存后的释放事宜。
（3）问题：因为采样率是整数，所以不能很好的保证图片的质量。如我们需要的是在2和3采样率之间，用2的话图片就大了一点，但是用3的话图片质量就会有很明显的下降，这样也无法完全满足我的需要。
（4）源码示例
/** * 5.采样率压缩（设置图片的采样率，降低图片像素） * * @param filePath * @param file */ public static void samplingRateCompress(String filePath, File file) { // 数值越高，图片像素越低 int inSampleSize = 8; BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inJustDecodeBounds = false; // options.inJustDecodeBounds = true;//为true的时候不会真正加载图片，而是得到图片的宽高信息。 //采样率 options.inSampleSize = inSampleSize; Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(filePath, options); ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); // 把压缩后的数据存放到baos中 bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos); try { if (file.exists()) { file.delete(); } else { file.createNewFile(); } FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file); fos.write(baos.toByteArray()); fos.flush(); fos.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }
5 JNI终极压缩
5.1 Android图像处理引擎的缺漏
为什么IOS拍照1M的图片要比安卓拍照排出来的5M的图片还要清晰。都是在同一个环境下，保存的都是JPEG？
（1）历程
95年 JPEG处理引擎，用于最初的在PC上面处理图片的引擎。
05年 skia开源的引擎, 开发了一套基于JPEG处理引擎的第二次开发。便于浏览器的使用。
07年安卓用的skia引擎（阉割版），谷歌拿了skia，去掉一个编码算法—哈夫曼算法。采用定长编码算法。但是解码还是保留了哈夫曼算法，导致了图片处理后文件变大了。
（2）原因
当时由于CPU和内存在手机上都非常吃紧 性能差，由于哈夫曼算法非常吃CPU，被迫用了其他的算法。
（3）优化方案
绕过安卓Bitmap API层，来自己编码实现—-修复使用哈夫曼算法。
5.2 哈夫曼算法
哈夫曼树详解点击—数据结构与算法之二叉树+遍历+哈夫曼树
（1）ARGB：一个像素点包涵四个信息：alpha，red,green，blue
（2）如何得到每一个字母出现的权重？需要去扫描整个信息(图片信息–每一个像素包括ARGB)，要大量计算，很耗CPU，1280*800像素*4。
（2）
5.3 JNI开发步骤（大概步骤，具体实现未定）
（1）准备工作
（1）http://www.ijg.org/下载JPEG引擎使用的库---libjpeg库， 基于该引擎来做一定的开发----自己实现编码，JNI开发。 （2）导入库文件libjpegbither.so （3）导入头文件 （4）写mk文件——Android.mk、Applicatoin.mk （5）写代码——C++:XX.cpp、C:XX.c
（2）开发过程
（1）将android的bitmap解码，并转换成RGB数据 一个图片信息---像素点(argb)，alpha去掉 （2）JPEG对象分配空间以及初始化 （3）指定压缩数据源 （4）获取文件信息 （5）为压缩设置参数，比如图像大小、类型、颜色空间 boolean arith_code; /* TRUE=arithmetic coding, FALSE=Huffman */ （6）开始压缩——jpeg_start_compress() （7）压缩结束——jpeg_finish_compress() （8）释放资源
5.4 源码示例
/** * 1.JNI终极压缩（通过JNI图片压缩把Bitmap保存到指定目录） * * @param image bitmap对象 * @param filePath 要保存的指定目录 * @Description: 通过JNI图片压缩把Bitmap保存到指定目录 */ public static void jniUltimateCompress(Bitmap image, String filePath) { // 质量压缩方法，这里100表示不压缩，把压缩后的数据存放到baos中 int quality = 20; // JNI调用保存图片到SD卡 这个关键 NativeUtil.saveBitmap(image, quality, filePath, true); } /** * 1.JNI基本压缩（不保存Bitmap） * * @param bit bitmap对象 * @param fileName 指定保存目录名 * @param optimize 是否采用哈弗曼表数据计算 品质相差5-10倍 * @Description: JNI基本压缩 */ public static void jniBasicCompress(Bitmap bit, String fileName, boolean optimize) { saveBitmap(bit, DEFAULT_QUALITY, fileName, optimize); } /** * 调用native方法 * * @param bit * @param quality * @param fileName * @param optimize * @Description:函数描述 */ private static void saveBitmap(Bitmap bit, int quality, String fileName, boolean optimize) { compressBitmap(bit, bit.getWidth(), bit.getHeight(), quality, fileName.getBytes(), optimize); } /** * 调用底层 bitherlibjni.c中的方法 * * @param bit * @param w * @param h * @param quality * @param fileNameBytes * @param optimize * @return * @Description:函数描述 */ private static native String compressBitmap(Bitmap bit, int w, int h, int quality, byte[] fileNameBytes, boolean optimize); /** * 加载lib下两个so文件 */ static { System.loadLibrary("jpegbither"); System.loadLibrary("bitherjni"); }
6 混合终极方法
（1）原理：三种方式结合使用实现指定图片内存大小，清晰度达到最优。
（2）使用场景：大图压缩，同时对图片质量要求较高。
（3）源码示例
/** * 2.混合终极方法（尺寸、质量、JNI压缩） * * @param image bitmap对象 * @param filePath 要保存的指定目录 * @Description: 通过JNI图片压缩把Bitmap保存到指定目录 */ public static void mixCompress(Bitmap image, String filePath) { // 最大图片大小 1000KB int maxSize = 1000; // 获取尺寸压缩倍数 int ratio = NativeUtil.getRatioSize(image.getWidth(), image.getHeight()); // 压缩Bitmap到对应尺寸 Bitmap result = Bitmap.createBitmap(image.getWidth() / ratio, image.getHeight() / ratio, Config.ARGB_8888); Canvas canvas = new Canvas(result); Rect rect = new Rect(0, 0, image.getWidth() / ratio, image.getHeight() / ratio); canvas.drawBitmap(image, null, rect, null); ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); // 质量压缩方法，这里100表示不压缩，把压缩后的数据存放到baos中 int quality = 100; result.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, quality, baos); // 循环判断如果压缩后图片是否大于最大值,大于继续压缩 while (baos.toByteArray().length / 1024 > maxSize) { // 重置baos即清空baos baos.reset(); // 每次都减少10 quality -= 10; // 这里压缩options%，把压缩后的数据存放到baos中 result.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, quality, baos); } // JNI调用保存图片到SD卡 这个关键 NativeUtil.saveBitmap(result, quality, filePath, true); // 释放Bitmap if (result != null && !result.isRecycled()) { result.recycle(); result = null; } } /** * 计算缩放比 * * @param bitWidth 当前图片宽度 * @param bitHeight 当前图片高度 * @return * @Description:函数描述 */ public static int getRatioSize(int bitWidth, int bitHeight) { // 图片最大分辨率 int imageHeight = 1920; int imageWidth = 1080; // 缩放比 int ratio = 1; // 缩放比,由于是固定比例缩放，只用高或者宽其中一个数据进行计算即可 if (bitWidth > bitHeight && bitWidth > imageHeight) { // 如果图片宽度比高度大,以宽度为基准 ratio = bitWidth / imageHeight; } else if (bitWidth < bitHeight && bitHeight > imageHeight) { // 如果图片高度比宽度大，以高度为基准 ratio = bitHeight / imageHeight; } // 最小比率为1 if (ratio <= 0) ratio = 1; return ratio; }
7 多种方法对比
7.1 当图片内存大于1MB
（1）原图内存是3.22MB
（2）截图如下：
（3）效果：
尺寸压缩后图片太模糊；
混合终极方法压缩效果更佳，与jni终极方法压缩内存区别不大；
质量压缩后图片与jni终极方法压缩后图片效果接近，略显模糊；
（4）总结：可以考虑使用混合终极方法。
7.2 当图片内存小于1MB
（1）原图内存是109.94KB
（2）截图如下：
（3）效果：
尺寸压缩后图片太模糊；
混合终极方法压缩后内存反而增加了一半；
质量压缩后图片和jni终极方法压缩后图片效果接近，但是内存更大；
jni终极方法压缩后图片效果与原图相差不大，内存也不大。
（4）总结：可以考虑使用jni终极方法。
