bitmap的六种压缩方式，Android图片压缩

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2022-06-11 07:48 2306阅读 0赞

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[Android][]中图片是以bitmap形式存在的，那么bitmap所占内存，直接影响到了应用所占内存大小，首先要知道bitmap所占内存大小计算方式：

图片长度 x 图片宽度 x 一个像素点占用的字节数

以下是图片的压缩格式：

![这里写图片描述][20160720113139490]

其中，A代表透明度；R代表红色；G代表绿色；B代表蓝色。

ALPHA\_8  
表示8位Alpha位图,即A=8,一个像素点占用1个字节,它没有颜色,只有透明度  
ARGB\_4444  
表示16位ARGB位图，即A=4,R=4,G=4,B=4,一个像素点占4+4+4+4=16位，2个字节  
ARGB\_8888  
表示32位ARGB位图，即A=8,R=8,G=8,B=8,一个像素点占8+8+8+8=32位，4个字节  
RGB\_565  
表示16位RGB位图,即R=5,G=6,B=5,它没有透明度,一个像素点占5+6+5=16位，2个字节

我是用的小米手机2s来[测试][Link 1]的，从sd卡取出一个照片，如下所示：

bit = BitmapFactory.decodeFile(Environment
                    .getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath()
                    + "/DCIM/Camera/test.jpg");
    
            Log.i("wechat", "压缩前图片的大小" + (bit.getByteCount() / 1024 / 1024)
                    + "M宽度为" + bit.getWidth() + "高度为" + bit.getHeight());
     
      
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出来的log是：  
![这里写图片描述][20160720131744900]

将取得的bitmap进行压缩，下面开始说，bitmap的几种压缩方式。

## 1.质量压缩 ##

ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
                int quality = Integer.valueOf(editText.getText().toString());
                bit.compress(CompressFormat.JPEG, quality, baos);
                byte[] bytes = baos.toByteArray();
                bm = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length);
                Log.i("wechat", "压缩后图片的大小" + (bm.getByteCount() / 1024 / 1024)
                        + "M宽度为" + bm.getWidth() + "高度为" + bm.getHeight()
                        + "bytes.length=  " + (bytes.length / 1024) + "KB"
                        + "quality=" + quality);
     
      
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其中quality是从edittext获取的数字，可以从0–100改变，这里出来的log是：  
![这里写图片描述][20160720132221751]

可以看到，图片的大小是没有变的，因为质量压缩不会减少图片的像素，它是在保持像素的前提下改变图片的位深及透明度等，来达到压缩图片的目的，这也是为什么该方法叫质量压缩方法。那么，图片的长，宽，像素都不变，那么bitmap所占内存大小是不会变的。

但是我们看到bytes.length是随着quality变小而变小的。这样适合去传递二进制的图片数据，比如[微信][Link 2]分享图片，要传入二进制数据过去，限制32kb之内。

这里要说，如果是bit.compress(CompressFormat.PNG, quality, baos);这样的png格式，quality就没有作用了，bytes.length不会变化，因为png图片是无损的，不能进行压缩。

CompressFormat还有一个属性是，CompressFormat.WEBP格式，该格式是google自己推出来一个图片格式，更多信息，文末会贴出地址。

## 2.采样率压缩 ##

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
                options.inSampleSize = 2;
    
                bm = BitmapFactory.decodeFile(Environment
                        .getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath()
                        + "/DCIM/Camera/test.jpg", options);
                Log.i("wechat", "压缩后图片的大小" + (bm.getByteCount() / 1024 / 1024)
                        + "M宽度为" + bm.getWidth() + "高度为" + bm.getHeight());

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出来的log是

![这里写图片描述][20160720134004311]

设置inSampleSize的值(int类型)后，假如设为2，则宽和高都为原来的1/2，宽高都减少了，自然内存也降低了。

我上面的代码没用过options.inJustDecodeBounds = true; 因为我是固定来取样的数据，为什么这个压缩方法叫采样率压缩，是因为配合inJustDecodeBounds，先获取图片的宽、高【这个过程就是取样】，然后通过获取的宽高，动态的设置inSampleSize的值。

当inJustDecodeBounds设置为true的时候，BitmapFactory通过decodeResource或者decodeFile解码图片时，将会返回空(null)的Bitmap对象，这样可以避免Bitmap的内存分配，但是它可以返回Bitmap的宽度、高度以及MimeType。

## 3.缩放法压缩（martix） ##

Matrix matrix = new Matrix();
                matrix.setScale(0.5f, 0.5f);
                bm = Bitmap.createBitmap(bit, 0, 0, bit.getWidth(),
                        bit.getHeight(), matrix, true);
                Log.i("wechat", "压缩后图片的大小" + (bm.getByteCount() / 1024 / 1024)
                        + "M宽度为" + bm.getWidth() + "高度为" + bm.getHeight());

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出来的log是  
![这里写图片描述][20160720145255625]

可以看出来，bitmap的长度和宽度分别缩小了一半，图片大小缩小了四分之一。  
关于martix更多信息，文末会有一个参考文章。

## 4.RGB\_565法 ##

BitmapFactory.Options options2 = new BitmapFactory.Options();
                options2.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;
    
                bm = BitmapFactory.decodeFile(Environment
                        .getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath()
                        + "/DCIM/Camera/test.jpg", options2);
                Log.i("wechat", "压缩后图片的大小" + (bm.getByteCount() / 1024 / 1024)
                        + "M宽度为" + bm.getWidth() + "高度为" + bm.getHeight());

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出来的log是：  
![这里写图片描述][20160720145726252]

我们看到图片大小直接缩小了一半，长度和宽度也没有变，相比argb\_8888减少了一半的内存。

注意：由于ARGB\_4444的画质惨不忍睹，一般假如对图片没有透明度要求的话，可以改成RGB\_565，相比ARGB\_8888将节省一半的内存开销。

## 5.createScaledBitmap ##

bm = Bitmap.createScaledBitmap(bit, 150, 150, true);
                Log.i("wechat", "压缩后图片的大小" + (bm.getByteCount() / 1024) + "KB宽度为"
                        + bm.getWidth() + "高度为" + bm.getHeight());

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出来的log是  
![这里写图片描述][20160720150219297]

这里是将图片压缩成用户所期望的长度和宽度，但是这里要说，如果用户期望的长度和宽度和原图长度宽度相差太多的话，图片会很不清晰。

## 总结 ##

以上就是5种图片压缩的方法，这里需要强调，他们的压缩仅仅只是对[android][Android]中的bitmap来说的。如果将这些压缩后的bitmap另存为sd中，他们的内存大小并不一样。

android手机中，图片的所占的内存大小和很多因素相关，计算起来也很麻烦。为了计算出一个图片的内存大小，可以将图片当做一个文件来间接计算，用如下的方法：

File file = new File(Environment.getExternalStorageDirectory()
             .getAbsolutePath() + "/DCIM/Camera/test.jpg");
             Log.i("wechat", "file.length()=" + file.length() / 1024);

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或者

FileInputStream fis = null;
            try {
                fis = new FileInputStream(file);
            } catch (FileNotFoundException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            try {
                Log.i("wechat", "fis.available()=" + fis.available() / 1024);
            } catch (IOException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }

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![save_snippets.png][]

上面两个方法计算的结果是一样的。

看完了这篇内容，其实说白了，Bitmap压缩都是围绕这个来做文章：Bitmap所占用的内存 = 图片长度 x 图片宽度 x 一个像素点占用的字节数。3个参数，任意减少一个的值，就达到了压缩的效果。

参考文章：  
Android Bitmap 优化(1) - 图片压缩[http://anany.me/2015/10/15/bitmap1/][http_anany.me_2015_10_15_bitmap1]

多图比较谷歌WebP和JPEG图像格式[http://www.win7china.com/html/8668.html][http_www.win7china.com_html_8668.html]

Android-使用Matrix对Bitmap进行处理[http://blog.csdn.net/nupt123456789/article/details/24600055][http_blog.csdn.net_nupt123456789_article_details_24600055]

[http_blog.csdn.net_harryweasley_article_details_51955467]: http://blog.csdn.net/harryweasley/article/details/51955467
[Android]: http://lib.csdn.net/base/android
[20160720113139490]: /images/20220611/a8cf1bb0772442bf8f15736de0a1a276.png
[Link 1]: http://lib.csdn.net/base/softwaretest
[20160720131744900]: /images/20220611/d3ed0491a043471fa8d3bfe92295be39.png
[20160720132221751]: /images/20220611/9e6a254c89ac4d80afe2710d9fecfa9b.png
[Link 2]: http://lib.csdn.net/base/wechat
[20160720134004311]: /images/20220611/ee4f31477fd842339ae221edf97c1091.png
[20160720145255625]: /images/20220611/3a65c3c84bcd4ed3ba96fefe7d05153c.png
[20160720145726252]: /images/20220611/3b1e70ee4a894e65bc6feb215768ea10.png
[20160720150219297]: /images/20220611/2b01db82940b4dafb8ebbb4a02d57285.png
[save_snippets.png]: /images/20220611/fa3c716ba1144183bd8d16a6106c5bed.png
[http_anany.me_2015_10_15_bitmap1]: http://anany.me/2015/10/15/bitmap1/
[http_www.win7china.com_html_8668.html]: http://www.win7china.com/html/8668.html
[http_blog.csdn.net_nupt123456789_article_details_24600055]: http://blog.csdn.net/nupt123456789/article/details/24600055