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Bitmap详解

日期:2018-08-24点击:303

Bitmap的分析与使用

  • Bitmap的创建

    • 创建Bitmap的时候,Java不提供new Bitmap()的形式去创建,而是通过BitmapFactory中的静态方法去创建,如:BitmapFactory.decodeStream(is);//通过InputStream去解析生成Bitmap(这里就不贴BitmapFactory中创建Bitmap的方法了,大家可以自己去看它的源码),我们跟进BitmapFactory中创建Bitmap的源码,最终都可以追溯到这几个native函数
     private static native Bitmap nativeDecodeStream(InputStream is, byte[] storage, Rect padding, Options opts); private static native Bitmap nativeDecodeFileDescriptor(FileDescriptor fd, Rect padding, Options opts); private static native Bitmap nativeDecodeAsset(long nativeAsset, Rect padding, Options opts); private static native Bitmap nativeDecodeByteArray(byte[] data, int offset, int length, Options opts); 

    Bitmap又是Java对象,这个Java对象又是从native,也就是C/C++中产生的,所以,在Android中Bitmap的内存管理涉及到两部分,一部分是native,另一部分是dalvik,也就是我们常说的java堆(如果对java堆与栈不了解的同学可以戳),到这里基本就已经了解了创建Bitmap的一些内存中的特性(大家可以使用adb shell dumpsys meminfo去查看Bitmap实例化之后的内存使用情况)。

  • Bitmap的使用

    • 我们已经知道了BitmapFactory是如何通过各种资源创建Bitmap了,那么我们如何合理的使用它呢?以下是几个我们使用Bitmap需要关注的点
      1. Size

        • 这里我们来算一下,在Android中,如果采用Config.ARGB_8888的参数去创建一个Bitmap这是Google推荐的配置色彩参数,也是Android4.4及以上版本默认创建Bitmap的Config参数(Bitmap.Config.inPreferredConfig的默认值),那么每一个像素将会占用4byte,如果一张手机照片的尺寸为1280×720,那么我们可以很容易的计算出这张图片占用的内存大小为 1280x720x4 = 3686400(byte) = 3.5M,一张未经处理的照片就已经3.5M了! 显而易见,在开发当中,这是我们最需要关注的问题,否则分分钟OOM!
        • 那么,我们一般是如何处理Size这个重要的因素的呢?,当然是调整Bitmap的大小到适合的程度啦!辛亏在BitmapFactory中,我们可以很方便的通过BitmapFactory.Options中的options.inSampleSize去设置Bitmap的压缩比,官方给出的说法是

        If set to a value > 1, requests the decoder to subsample the original image, returning a smaller image to save memory....For example, inSampleSize == 4 returns
        an image that is 1/4 the width/height of the original, and 1/16 the
        number of pixels. Any value <= 1 is treated the same as 1.

        很简洁明了啊!也就是说,只要按计算方法设置了这个参数,就可以完成我们Bitmap的Size调整了。那么,应该怎么调整姿势才比较舒服呢?下面先介绍其中一种通过InputStream的方式去创建Bitmap的方法,上一段从Gallery中获取照片并且将图片Size调整到合适手机尺寸的代码:

       static final int PICK_PICS = 9; public void startGallery(){ Intent i = new Intent(); i.setAction(Intent.ACTION_PICK); i.setType("image/*"); startActivityForResult(i,PICK_PICS); } private int[] getScreenWithAndHeight(){ WindowManager wm = (WindowManager) getSystemService(Context.WINDOW_SERVICE); DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics(); wm.getDefaultDisplay().getMetrics(dm); return new int[]{dm.widthPixels,dm.heightPixels}; } /** * * @param actualWidth 图片实际的宽度,也就是options.outWidth * @param actualHeight 图片实际的高度,也就是options.outHeight * @param desiredWidth 你希望图片压缩成为的目的宽度 * @param desiredHeight 你希望图片压缩成为的目的高度 * @return */ private int findBestSampleSize(int actualWidth, int actualHeight, int desiredWidth, int desiredHeight) { double wr = (double) actualWidth / desiredWidth; double hr = (double) actualHeight / desiredHeight; double ratio = Math.min(wr, hr); float n = 1.0f; //这里我们为什么要寻找 与ratio最接近的2的倍数呢? //原因就在于API中对于inSimpleSize的注释:最终的inSimpleSize应该为2的倍数,我们应该向上取与压缩比最接近的2的倍数。 while ((n * 2) <= ratio) { n *= 2; } return (int) n; } @Override protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) { if(resultCode == RESULT_OK){ switch (requestCode){ case PICK_PICS: Uri uri = data.getData(); InputStream is = null; try { is = getContentResolver().openInputStream(uri); } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); //当这个参数为true的时候,意味着你可以在解析时候不申请内存的情况下去获取Bitmap的宽和高 //这是调整Bitmap Size一个很重要的参数设置 options.inJustDecodeBounds = true; BitmapFactory.decodeStream( is,null,options ); int realHeight = options.outHeight; int realWidth = options.outWidth; int screenWidth = getScreenWithAndHeight()[0]; int simpleSize = findBestSampleSize(realWidth,realHeight,screenWidth,300); options.inSampleSize = simpleSize; //当你希望得到Bitmap实例的时候,不要忘了将这个参数设置为false options.inJustDecodeBounds = false; try { is = getContentResolver().openInputStream(uri); } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(is,null,options); iv.setImageBitmap(bitmap); try { is.close(); is = null; } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } break; } } super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data); } 

    我们来看看这段代码的功效:
    压缩前:

    压缩前

    压缩后:
    压缩后

    对比条件为:1080P的魅族Note3拍摄的高清无码照片

     2. **Reuse** 上面介绍了``BitmapFactory``通过``InputStream``去创建`Bitmap`的这种方式,以及``BitmapFactory.Options.inSimpleSize`` 和 ``BitmapFactory.Options.inJustDecodeBounds``的使用方法,但将单个Bitmap加载到UI是简单的,但是如果我们需要一次性加载大量的图片,事情就会变得复杂起来。`Bitmap`是吃内存大户,我们不希望多次解析相同的`Bitmap`,也不希望可能不会用到的`Bitmap`一直存在于内存中,所以,这个场景下,`Bitmap`的重用变得异常的重要。 *在这里只介绍一种``BitmapFactory.Options.inBitmap``的重用方式,下一篇文章会介绍使用三级缓存来实现Bitmap的重用。* 根据官方文档[在Android 3.0 引进了BitmapFactory.Options.inBitmap](https://developer.android.com/reference/android/graphics/BitmapFactory.Options.html#inBitmap),如果这个值被设置了,decode方法会在加载内容的时候去重用已经存在的bitmap. 这意味着bitmap的内存是被重新利用的,这样可以提升性能, 并且减少了内存的分配与回收。然而,使用inBitmap有一些限制。特别是在Android 4.4 之前,只支持同等大小的位图。 我们看来看看这个参数最基本的运用方法。 ``` new BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); //inBitmap只有当inMutable为true的时候是可用的。 options.inMutable = true; Bitmap reusedBitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.drawable.reused_btimap,options); options.inBitmap = reusedBitmap; ``` 这样,当你在下一次decodeBitmap的时候,将设置了`options.inMutable=true`以及`options.inBitmap`的`Options`传入,Android就会复用你的Bitmap了,具体实例: ``` @Override protected void onCreate(@Nullable Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(reuseBitmap()); } private LinearLayout reuseBitmap(){ LinearLayout linearLayout = new LinearLayout(this); linearLayout.setLayoutParams(new ViewGroup.LayoutParams(ViewGroup.LayoutParams.MATCH_PARENT, ViewGroup.LayoutParams.MATCH_PARENT)); linearLayout.setOrientation(LinearLayout.VERTICAL); ImageView iv = new ImageView(this); iv.setLayoutParams(new ViewGroup.LayoutParams(500,300)); options = new BitmapFactory.Options(); options.inJustDecodeBounds = true; //inBitmap只有当inMutable为true的时候是可用的。 options.inMutable = true; BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.drawable.big_pic,options); //压缩Bitmap到我们希望的尺寸 //确保不会OOM options.inSampleSize = findBestSampleSize(options.outWidth,options.outHeight,500,300); options.inJustDecodeBounds = false; Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.drawable.big_pic,options); options.inBitmap = bitmap; iv.setImageBitmap(bitmap); linearLayout.addView(iv); ImageView iv1 = new ImageView(this); iv1.setLayoutParams(new ViewGroup.LayoutParams(500,300)); iv1.setImageBitmap( BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.drawable.big_pic,options)); linearLayout.addView(iv1); ImageView iv2 = new ImageView(this); iv2.setLayoutParams(new ViewGroup.LayoutParams(500,300)); iv2.setImageBitmap( BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.drawable.big_pic,options)); linearLayout.addView(iv2); return linearLayout; } ``` 以上代码中,我们在解析了一次一张1080P分辨率的图片,并且设置在`options.inBitmap`中,然后分别decode了同一张图片,并且传入了相同的`options`。最终只占用一份第一次解析`Bitmap`的内存。 3. **Recycle** 一定要记得及时回收Bitmap,否则如上分析,你的native以及dalvik的内存都会被一直占用着,最终导致OOM ``` // 先判断是否已经回收 if(bitmap != null && !bitmap.isRecycled()){ // 回收并且置为null bitmap.recycle(); bitmap = null; } System.gc(); ``` 
原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/634355
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