Android性能优化之图片压缩综合解决方案

Android中我们经常会遇到图片压缩的场景,比如给服务端上传图片,包括个人信息的用户头像,有时候人脸识别也需要捕获图片等等。这种情况下,我们都需要对图片做一定的处理,比如大小,尺寸等的压缩。

常见的图效率是什么意思片压缩方原码补码反码在线计算

  • 质量压缩
  • 尺寸压缩
  • libjpeg
质量压缩

首先我们要介绍一个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()是系统的API,也是质量和尺寸压缩常用的方法。

public boolean compress(Bitmap.CompressFormat format, int quality, OutputStream stream);这个方法有三个参数:
Bitmap.CompressFormat for像素画生成器ma原码一位乘法计算过程t图像的压缩格式;
int quality图像压缩率,O-100。0压缩100%,100意味着不压缩;OutputStream stream 写入压缩数据的输出流;
public boolean compress(Bitmap.CompressFormatAndroid fappreciateormat, int quaandroid什么意思lity, OutputStream stream);这个方法有三个参数:

  1. Bitmap.CompressFormat format图像的压缩像素冒险世界格式;
  2. int qappleuality图像压缩率,原码怎么算O-100。0压缩100%,100意味着不压缩;
  3. OutputStream stream 写入压缩数据的输出流;

返回值:如果成功地把压缩数据写入输出流,则返回true。

伪代码

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 ()
    }
尺寸压缩

先来看看一个属性Optiappetiteons

  • 属性 inJ原码一位乘法ustDecodeBounds,如果该值为true,那么将不返回实际的 bitmap,也不给其分配内存空间这样就避免内存溢出了。
  • 允许我们查询图片的信息,这其中就包括图片大小信息,options.outHeig像素涂色ht(图片原始高度)和option.outWidth(图片原始宽度)。

两次decode,传入不同的options配置:

Android性能优化之图片压缩综合解决方案

部分伪代码

    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
        //先获取原始图片的宽高,不会将Bitmap加载到内存中,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 {
    //解构语法,获取原始图片的宽高
    val (height: Int, width: Int) = options.run { outHeight to outwidth }
    //计算最大的inSampleSize值,该值为2的幂次方,并同时保持这两个值高度和宽度大于请求的高度和宽度。
    //原始图片的宽高要大于要求的宽高
    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
}

inSam效率的拼音pleSize都是2的倍数 .
BitmapFactory 给我们提供了一个解析图片大小的参数类 BitmapFactory.Options ,把这个类的对象的原码一位乘法 inJustDe效率是什么意思codeBounds 参数设置为 true,这样解析出来的 Bitmap 虽然是个 null,但是 options 中可以得到图片的宽和高以及图片的类型。得到了图片实际的宽和高之后我们就可以进行压缩设置了,主要是计算图片的采样率。

  • 第一次采样已经结束,我们已经成功的计算出了sampleSize的大小
  • 第二次采样时我需要将图片加载出来显示,不能只加载图片的框架,因此inJustDecodeBounds属性要设置为false
libjpeg
  • libjpeg是一个完全用C语言编写的库,包含了被广泛使用的JP像素游戏EG解码、JPEG编码和其他的JPEG功能的实现。
  • libjpeg-turbo图像编解码器,使用了SIMD指令来加速x86、x86-64、ARM和 PowerPC系统上的JPEG压缩和解压缩,libjpeg-turbo 的速度通常是libjpeg 的2-6倍。
  • 可以使用采用哈android下载夫曼
  • 微信采用的方式
图片压缩流appetite

Android性能优化之图片压缩综合解决方案

其实最重要的是把ARGB转换为RBG,也就是把每个像素4个字节,转换为每个像素3个字节。
导入对应的so库文件即可编写C的代码 jpeg.so 和 jpeg-turbo.so
编写这部分的代码需要NDK的环境和C语言的基础
伪代码

int generateCompressJPEG(BYTE *data, int w, int h, int quality, const char *outfileName, jboolean optimize) {
    //结构体相当于java的类
    struct jpeg_compress_struct jcs;
    //当读完整个文件的时候回回调
    struct my_error_mgr jem;
    jcs.err = jpeg_std_error(&jem.pub);
    jem.pub.error_exit = my_error_exit;
    //setjmp是一个系统级函数,是一个回调
    if (setjmp(jem.setjmp_buffer)) {
        return 0;
    }
    //初始化jsc结构体
    jpeg_create_compress(&jcs);
    //打开输出文件  wb可写  rb可读
    FILE *f = fopen(outfileName, "wb");
    if (f == NULL) {
        return 0;
    }
    //设置结构体的文件路径,以及宽高
    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;
    // 颜色的组成rgb,三个 of color components in input image
    jcs.input_components = nComponent;
    // 设置颜色空间为rgb
    jcs.in_color_space = JCS_RGB;
    jpeg_set_defaults(&jcs);
    // 是否采用哈夫曼
    jcs.optimize_coding = optimize;
    //设置质量
    jpeg_set_quality(&jcs, quality, true);
    //开始压缩
    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);
    }
    // 压缩结束
    jpeg_finish_compress(&jcs);
    // 销毁回收内存
    jpeg_destroy_compress(&jcs);
    //关闭文件
    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);
            // 从color值中读取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;
            //移动步长4个字节
            pixelsColor +- 4 ;
        }else {
            return -2;
        }
    // 是否采用哈夫曼
     jcs.optimize_coding = optimize;

至此apple,三种图片压缩的方法已经介绍完毕了。

总结

经过图片压缩实践,质量压缩和libjpeg最后的图片的大小一样,效率高发票查验效果也和原图差不多。
其实,经过我翻查原码发现,新版本的
Bitmap.compress() 会调用

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);

其实最后也会调用到nativeCompress的压缩,也会采用哈夫曼像素射击下载算法,提高压缩效率

既然这样,那么这里为什么还要介绍libjpeg的方法呢?
  • 兼容低版本,早起的candroid/harmonyosompress没有采用哈夫曼算法
  • 大厂的跨平台算法

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