非常全面的Android Bitmap知识点梳理
在日常開發(fā)中,可以說和Bitmap低頭不見抬頭見,基本上每個應用都會直接或間接的用到,而這里面又涉及到大量的相關知識。
所以這里把Bitmap的常用知識做個梳理,限于經(jīng)驗和能力,不做太深入的分析。
1. 區(qū)別decodeResource()和decodeFile()
這里的區(qū)別不是指方法名和參數(shù)的區(qū)別,而是對于解碼后圖片尺寸在處理上的區(qū)別:
decodeFile()用于讀取SD卡上的圖,得到的是圖片的原始尺寸
decodeResource()用于讀取Res、Raw等資源,得到的是圖片的原始尺寸 * 縮放系數(shù)
可以看的出來,decodeResource()比decodeFile()多了一個縮放系數(shù),縮放系數(shù)的計算依賴于屏幕密度,當然這個參數(shù)也是可以調整的:
// 通過BitmapFactory.Options的這幾個參數(shù)可以調整縮放系數(shù) public class BitmapFactory {public static class Options {public boolean inScaled; // 默認truepublic int inDensity; // 無dpi的文件夾下默認160public int inTargetDensity; // 取決具體屏幕} }我們分具體情況來看,現(xiàn)在有一張720x720的圖片:
1.1 inScaled屬性
如果inScaled設置為false,則不進行縮放,解碼后圖片大小為720x720; 否則請往下看。
如果inScaled設置為true或者不設置,則根據(jù)inDensity和inTargetDensity計算縮放系數(shù)。
1.2 默認情況
把這張圖片放到drawable目錄下, 默認:
以720p的紅米3為例子,縮放系數(shù) = inTargetDensity(具體320 / inDensity(默認160)= 2 = density,解碼后圖片大小為1440x1440。
以1080p的MX4為例子,縮放系數(shù) = inTargetDensity(具體480 / inDensity(默認160)= 3 = density, 解碼后圖片大小為2160x2160。
1.3 *dpi文件夾的影響
把圖片放到drawable或者raw這樣不帶dpi的文件夾,會按照上面的算法計算。
如果放到xhdpi會怎樣呢? 在MX4上,放到xhdpi,解碼后圖片大小為1080 x 1080。
因為放到有dpi的文件夾,會影響到inDensity的默認值,放到xhdpi為160 x 2 = 320; 所以縮放系數(shù) = 480(屏幕) / 320 (xhdpi) = 1.5; 所以得到的圖片大小為1080 x 1080。
1.4 手動設置縮放系數(shù)
如果你不想依賴于這個系統(tǒng)本身的density,你可以手動設置inDensity和inTargetDensity來控制縮放系數(shù):
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inJustDecodeBounds = false; options.inSampleSize = 1; options.inDensity = 160; options.inTargetDensity = 160; bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.drawable.origin, options); // MX4上,雖然density = 3 // 但是通過設置inTargetDensity / inDensity = 160 / 160 = 1 // 解碼后圖片大小為720x720 System.out.println("w:" + bitmap.getWidth()+ ", h:" + bitmap.getHeight());2. recycle()方法
2.1 官方說法
首先,Android對Bitmap內存(像素數(shù)據(jù))的分配區(qū)域在不同版本上是有區(qū)分的:
As of Android 3.0 (API level 11), the pixel data is stored on the Dalvik heap along with the associated bitmap.
從3.0開始,Bitmap像素數(shù)據(jù)和Bitmap對象一起存放在Dalvik堆中,而在3.0之前,Bitmap像素數(shù)據(jù)存放在Native內存中。
所以,在3.0之前,Bitmap像素數(shù)據(jù)在Nativie內存的釋放是不確定的,容易內存溢出而Crash,官方強烈建議調用recycle()(當然是在確定不需要的時候);而在3.0之后,則無此要求。
參考鏈接:Managing Bitmap Memory
2.2 一點討論
3.0之后官方無recycle()建議,是不是就真的不需要recycle()了呢?
在醫(yī)生的這篇文章:Bitmap.recycle引發(fā)的血案 最后指出:“在不兼容Android2.3的情況下,別在使用recycle方法來管理Bitmap了,那是GC的事!”。文章開頭指出了原因在于recycle()方法的注釋說明:
事實上這個說法是不準確的,是不能作為recycle()方法不調用的依據(jù)的。
因為從commit history中看,這行注釋早在08年初始化代碼的就有了,但是早期的代碼并沒有因此不需要recycle()方法了。
如果3.0之后真的完全不需要主動recycle(),最新的AOSP源碼應該有相應體現(xiàn),我查了SystemUI和Gallery2的代碼,并沒有取締Bitmap的recycle()方法。
所以,我個人認為,如果Bitmap真的不用了,recycle一下又有何妨?
PS:至于醫(yī)生說的那個bug,顯然是一種優(yōu)化策略,APP開發(fā)中加個兩個bitmap不相等的判斷條件即可。
3. Bitmap到底占多大內存
這個已經(jīng)有一篇bugly出品的絕好文章講的很清楚:
Android 開發(fā)繞不過的坑:你的 Bitmap 究竟占多大內存?
4. inBitmap
BitmapFactory.Options.inBitmap是Android3.0新增的一個屬性,如果設置了這個屬性則會重用這個Bitmap的內存從而提升性能。
但是這個重用是有條件的,在Android4.4之前只能重用相同大小的Bitmap,Android4.4+則只要比重用Bitmap小即可。
在官方網(wǎng)站有詳細介紹,這里列舉示例代碼的兩個方法了解一下:
參考鏈接:
Managing Bitmap Memory
Bitmap對象的復用
5. LRU緩存算法
LRU,Least Recently Used,Discards the least recently used items first。
在最近使用的數(shù)據(jù)中,丟棄使用最少的數(shù)據(jù)。與之相反的還有一個MRU,丟棄使用最多的數(shù)據(jù)。
這就是著名的局部性原理。
5.1 實現(xiàn)思路
1.新數(shù)據(jù)插入到鏈表頭部;
2.每當緩存命中(即緩存數(shù)據(jù)被訪問),則將數(shù)據(jù)移到鏈表頭部;
3.當鏈表滿的時候,將鏈表尾部的數(shù)據(jù)丟棄。
5.2 LruCache
在Android3.1和support v4中均提供了Lru算法的實現(xiàn)類LruCache。
內部使用LinkedHashMap實現(xiàn)。
5.3 DiskLruCache
LruCache的所有對象和數(shù)據(jù)都是在內存中(或者說LinkedHashMap中),而DiskLruCache是磁盤緩存,不過它的實現(xiàn)要稍微復雜一點。
使用DiskLruCache后就不用擔心文件或者圖片太多占用過多磁盤空間,它能把那些不常用的圖片自動清理掉。
DiskLruCache系統(tǒng)中并沒有正式提供,需要另外下載: DiskLruCache
6. 計算inSampleSize
使用Bitmap節(jié)省內存最重要的技巧就是加載合適大小的Bitmap,因為以現(xiàn)在相機像素,很多照片都巨無霸的大,這些大圖直接加載到內存,最容易OOM。
加載合適的Bitmap需要先讀取Bitmap的原始大小,按縮小了合適的倍數(shù)的大小進行加載。
那么,這個縮小的倍數(shù)的計算就是inSampleSize的計算。
關于inSampleSize需要注意,它只能是2的次方,否則它會取最接近2的次方的值。
7. 縮略圖
為了節(jié)省內存,需要先設置BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds為true,這樣的Bitmap可以借助decodeFile方法把高和寬存放到Bitmap.Options中,但是內存占用為空(不會真正的加載圖片)。
有了具備高寬信息的Options,結合上面的inSampleSize算法算出縮小的倍數(shù),我們就能加載本地大圖的某個合適大小的縮略圖了。
系統(tǒng)內置了一個ThumbnailUtils也能生成縮略圖,細節(jié)上不一樣但原理是相同的。
8. Matrix變形
學過線性代數(shù)或者圖像處理的同學們一定深知Matrix的強大,很多常見的圖像變換一個Matrix就能搞定,甚至更復雜的也是如此。
// Matrix matrix = new Matrix();
// 每一種變化都包括set,pre,post三種,分別為設置、矩陣先乘、矩陣后乘。
平移:matrix.setTranslate()
縮放:matrix.setScale()
旋轉:matrix.setRotate()
斜切:matrix.setSkew()
下面我舉兩個例子說明一下。
8.1 旋轉
借助Matrix的postRotate方法旋轉一定角度。
Matrix matrix = new Matrix(); // angle為旋轉的角度 matrix.postRotate(angle); Bitmap rotatedBitmap = Bitmap.createBitmap(originBitmap,0,0,originBitmap.getWidth(),originBitmap.getHeight(),matrix,true);8.2 縮放
借助Matrix的postScale方法旋轉一定角度。
Matrix matrix = new Matrix(); // scaleX,scaleY分別為為水平和垂直方向上縮放的比例 matrix.postScale(scaleX, scaleY); Bitmap scaledBitmap = Bitmap.createBitmap(originBitmap,0,0,originBitmap.getWidth(),originBitmap.getHeight(),matrix,true);Bitmap本身也帶了一個縮放方法,不過是把bitmap縮放到目標大小,原理也是用Matrix,我們封裝一下:
// 水平和寬度縮放到指定大小,注意,這種情況下圖片很容易變形 Bitmap scaledBitmap = Bitmap.createScaledBitmap(originBitmap,dstWidth,dstHeight,true);通過組合可以實現(xiàn)更多效果。
9. 裁剪
圖片的裁剪的應用場景還是很多的:頭像剪切,照片裁剪,圓角,圓形等等。
9.1 矩形
矩陣形狀的裁剪比較簡單,直接用createBitmap方法即可:
Canvas canvas = new Canvas(originBitmap); draw(canvas); // 確定裁剪的位置和裁剪的大小 Bitmap clipBitmap = Bitmap.createBitmap(originBitmap,left, top,clipWidth, clipHeight);9.2 圓角
對于圓角我們需要借助Xfermode和PorterDuffXfermode,把圓角矩陣套在原Bitmap上取交集得到圓角Bitmap。
// 準備畫筆 Paint paint = new Paint(); paint.setAntiAlias(true);// 準備裁剪的矩陣 Rect rect = new Rect(0, 0,originBitmap.getWidth(), originBitmap.getHeight()); RectF rectF = new RectF(new Rect(0, 0,originBitmap.getWidth(), originBitmap.getHeight()));Bitmap roundBitmap = Bitmap.createBitmap(originBitmap.getWidth(),originBitmap.getHeight(), Bitmap.Config.ARGB_8888); Canvas canvas = new Canvas(roundBitmap); // 圓角矩陣,radius為圓角大小 canvas.drawRoundRect(rectF, radius, radius, paint);// 關鍵代碼,關于Xfermode和SRC_IN請自行查閱 paint.setXfermode(new PorterDuffXfermode(PorterDuff.Mode.SRC_IN)); canvas.drawBitmap(originBitmap, rect, rect, paint);9.3 圓形
和上面的圓角裁剪原理相同,不過畫的是圓形套在上面。
為了從中間裁剪出圓形,我們需要計算繪制原始Bitmap的left和top值。
從圓角、圓形的處理上我們應該能看的出來繪制任意多邊形都是可以的。
10. 保存Bitmap
很多圖片應用都支持裁剪功能,濾鏡功能等等,最終還是需要把處理后的Bitmap保存到本地,不然就是再強大的功能也是白忙活了。
public static String $save(Bitmap bitmap,Bitmap.CompressFormat format, int quality, File destFile) {try {FileOutputStream out = new FileOutputStream(destFile);if (bitmap.compress(format, quality, out)) {out.flush();out.close();}if (bitmap != null && !bitmap.isRecycled()) {bitmap.recycle();}return destFile.getAbsolutePath();} catch (FileNotFoundException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return null; }如果想更穩(wěn)定或者更簡單的保存到SDCard的包名路徑下,可以再封裝一下:
// 保存到本地,默認路徑/mnt/sdcard/[package]/save/,用隨機UUID命名文件 public static String $save(Bitmap bitmap,Bitmap.CompressFormat format, int quality, Context context) {if (!Environment.getExternalStorageState().equals(Environment.MEDIA_MOUNTED)) {return null;}File dir = new File(Environment.getExternalStorageDirectory()+ "/" + context.getPackageName() + "/save/");if (!dir.exists()) {dir.mkdirs();}File destFile = new File(dir, UUID.randomUUID().toString());return $save(bitmap, format, quality, destFile); }11. 巨圖加載
巨圖加載,當然不能使用常規(guī)方法,必OOM。
原理比較簡單,系統(tǒng)中有一個類BitmapRegionDecoder:
可以按區(qū)域加載:
public Bitmap decodeRegion(Rect rect, BitmapFactory.Options options) { }微博的大圖瀏覽也是通過這個BitmapRegionDecoder實現(xiàn)的,具體可自行查閱。
12. 顏色矩陣ColorMatrix
圖像處理其實是一門很深奧的學科,所幸Android提供了顏色矩陣ColorMatrix類,可實現(xiàn)很多簡單的特效,以灰階效果為例子:
Bitmap grayBitmap = Bitmap.createBitmap(originBitmap.getWidth(),originBitmap.getHeight(), Bitmap.Config.RGB_565); Canvas canvas = new Canvas(grayBitmap); Paint paint = new Paint(); ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix(); // 設置飽和度為0,實現(xiàn)了灰階效果 colorMatrix.setSaturation(0); ColorMatrixColorFilter colorMatrixColorFilter =new ColorMatrixColorFilter(colorMatrix); paint.setColorFilter(colorMatrixColorFilter); canvas.drawBitmap(originBitmap, 0, 0, paint);除了飽和度,我們還能調整對比度,色相變化等等。
13. ThumbnailUtils剖析
ThumbnailUtils是系統(tǒng)提供的一個專門生成縮略圖的方法,我專門寫了一篇文章分析,內容較多,請移步:理解ThumbnailUtils
14. 小結
既然與Bitmap經(jīng)常打交道,那就把它都理清楚弄明白,這是很有必要的。
難免會有遺漏,歡迎留言,我會酌情補充。
原文鏈接:http://jayfeng.com/2016/03/22/Android-Bitmap%E9%9D%A2%E9%9D%A2%E8%A7%82/
總結
以上是生活随笔為你收集整理的非常全面的Android Bitmap知识点梳理的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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