Android Bitmap详解

Google Developer: Bitmap

一、基本信息

Bitmap位图包括像素以及长、宽、颜色等描述信息。长宽和像素位数是用来描述图片的，可以通过这些信息计算出图片的像素占用内存的大小。

位图可以理解为一个画架，把图放到上面然后可以对图片做一些列的处理。

位图文件图像显示效果好，但是非压缩格式，需要占用较大的存储空间。

1. Config：表示图片像素类型，包括ALPHA_8、RGB_565、ARGB_4444、ARGB_8888 A：透明度；RGB分别是Red、Green、Blue，三种原色

ARGB_8888：四个通道都是8位，每个像素占用4个字节，图片质量是最高的，但是占用的内存也是最大的；

ARGB_4444：四个通道都是4位，每个像素占用2个字节，图片的失真比较严重；

RGB_565：没有A通道，每个像素占用2个字节，图片失真小，但是没有透明度；

ALPHA_8：只有A通道，每个像素占用1个字节大大小，只有透明度，没有颜色值。

使用场景总结：ARGB_4444失真严重，基本不用；ALPHA_8使用场景特殊，比如设置遮盖效果等；不需要设置透明度，RGB_565是个不错的选择；既要设置透明度，对图片质量要求又高，就用ARGB_8888。

2. CompressFormat：Bitmap.CompressFormat.JPEG、Bitmap.CompressFormat.PNG、Bitmap.CompressFormat.WEBP三种压缩格式

JPEG：一种有损压缩（JPEG2000既可以有损也可以无损），".jpg"或者".jpeg"; 优点：采用了直接色，有丰富的色彩，适合存储照片和生动图像效果；缺点：有损，不适合用来存储logo、线框类图。

PNG: 一种无损压缩，".png"; 优点：支持透明、无损，主要用于小图标，透明背景等；缺点：若色彩复杂，则图片生成后文件很大；

WEBP:以WebP算法进行压缩；Google开发的新的图片格式，同时支持无损和有损压缩，使用直接色。无损压缩，相同质量的webp比PNG小大约26%；有损压缩，相同质量的webp比JPEG小25%-34% 支持动图，基本取代gif

详细介绍参见 【转】WebP原理和支持现状

二、加载

BitmapFactory提供了四类方法：decodeFile、decodeResource、decodeStream、decodeByteArray

1. 从文件中读取

try {
    FileInputStream in = new FileInputStream("/sdcard/Download/sample.png");
} catch (FileNotFoundException e) {
    e.printStackTrace();
}

Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(in);
Bitmap bm = BitmapFactory.decodeFile(sd_path); // 间接调用 BitmapFactory.decodeStream 

2. 从资源中读取

Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getContext().getResources(), R.drawable.sample); // 间接调用 BitmapFactory.decodeStream

3. 从字节序列里读取 

// InputStream转换成byte[]
Bitmap bm = BitmapFactory.decodeByteArray(myByte,0,myByte.length);

巨图加载：BitmapRegionDecoder，可以按照区域进行加载

高效加载：核心其实也很简单，主要是采样压缩、缓存策略、异步加载等

1. 采样压缩 （-> 【自】高斯模糊）

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();  
//inJustDecodeBounds为true，不返回bitmap，只返回这个bitmap的尺寸  
options.inJustDecodeBounds = true; 
BitmapFactory.decodeResource(getResources(), images[position], options);  
//利用返回的原图片的宽高，我们就可以计算出缩放比inSampleSize（只能是2的整数次幂）
options.inSampleSize = caluelateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight);//使用RGB_565减少图片大小  
options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;  
//释放内存，共享引用（21版本后失效）  
options.inPurgeable = true;  
options.inInputShareable = true;  
             
//inJustDecodeBounds为false，返回bitmap  
options.inJustDecodeBounds = false;  
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), images[position], options);  

 

private int calculateSampleSize(BitmapFactory.Options options,int reqWidth,int reqHeight){int width = options.outWidth;
    int height =options.outHeight;int inSampleSize = 1;
    int halfWidth = width / 2;
    int halfHeight = height / 2;
    while((halfWidth / inSampleSize) >= reqWidth && (halfHeight / inSampleSize) >= reqHeight){
        inSampleSize *= 2;
    }
    return inSampleSize;
}

2. 缓存策略

LRU(最近最少使用) -> LruCache和DiskLruCache，LruCache用于内存缓存、DiskLruCache用户存储设备缓存

【转】Fresco缓存分析 三级缓存：Bitmap -> 未解码图片缓存 -> 磁盘缓存 ->网络

md5 -> 【自】密码学基础

3. 异步加载

【转】Fresco异步加载：线程池、Handler等

三、存储

根据android sdk版本有所不同。

2.3以前：图片像素存储在native内存中。缺点是虚拟机无法自动进行垃圾回收，必须手动使用recycle，很容易导致内存泄露。也不方便调试等；

3.0以后：图片像素存储在Java堆中，垃圾回收能够自动进行，内存占用也能方便的展示在monitor中；

4.0以后：传输方式发生变化，大数据会通过ashmem（匿名共享内存）来传递（不占用Java内存），小数据通过直接拷贝的方式（在内存中操作），放宽了图片大小的限制；

【转】Android4.0 Bitmap Parcel传输源码分析

6.0以后：加强了ashmen存储图片的方式

【转】Android6.0 Bitmap存储以及Parcel传输源码分析

enum class PixelStorageType {
    Invalid,
    External,
    Java,
    Ashmem,
};

 

Fresco 5.0以前将图片存储在Ashmen中，不会自动GC，因为不在Java堆中，也不会造成OOM，很大的一个优势。5.0以后系统默认启用了Ashmen模式。

四、转换

// 定义矩阵
Matrix matrix = new Matrix();  
// 【缩放图像】
matrix.postScale(0.8f, 0.9f);  
// 【向左旋转】
matrix.postRotate(-90);  
// 【移动图像】
matrix.postTranslate(100, 100);
// 【裁减图像】
Bitmap.createBitmap(Bitmap source, int x, int y, int width, int height, Matrix m, boolean filter)

 

// 【圆角】
// 准备画笔
Paint paint = new Paint();
paint.setAntiAlias(true);
 
// 准备裁剪的矩阵
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);

// 圆角矩阵，radius为圆角大小
canvas.drawRoundRect(rectF, radius, radius, paint);

paint.setXfermode(new PorterDuffXfermode(PorterDuff.Mode.SRC_IN)); // 这个比较有意思，混合模式  SRC_IN:显示交汇SRC图
canvas.drawBitmap(originBitmap, rect, rect, paint);

 

【转】ndroid图像处理-Paint之Xfermode

//【图片灰阶处理】
Bitmap grayBitmap = Bitmap.createBitmap(bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight(), Config.ARGB_8888);  
Canvas canvas = new Canvas(grayBitmap);  
Paint mPaint = new Paint();  
              
//创建颜色变换矩阵  
ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix();  
//设置饱和度为0，实现灰阶效果
colorMatrix.setSaturation(0);  
//创建颜色过滤矩阵  
ColorMatrixColorFilter colorFilter = new ColorMatrixColorFilter(colorMatrix);  
//设置画笔的颜色过滤矩阵  
paint.setColorFilter(colorFilter);  
//使用处理后的画笔绘制图像  
canvas.drawBitmap(bitmap, 0, 0, paint);

 

// 【Alpha位图】
// 【倒影】
// 【图像合成】
// 无穷无尽啊...

 

五、内存优化

基于前面的原理来进行各方面的优化处理，缩放、Config、Compress选择、内存管理、缓存方式等等方面入手

六、开源框架

ImageLoader、Glide（google）、Fresco（FaceBook）、Picasso（Square）

Picasso包体积小、清晰，但功能有局限不能加载gif、只能缓存全尺寸；

Glide功能全面，擅长大型图片流，提交较大；

Fresco内存优化，减少oom，体积更大

 

【要求：起码阅读Glide和Fresco源码！】