Android图片压缩-世界杯资料-世界杯录像_98世界杯罗纳尔多之谜

一、前言：

1. Android中图片有四种属性，分别是：

ALPHA_8：每个像素占用1byte内存

ARGB_4444：每个像素占用2byte内存

ARGB_8888：每个像素占用4byte内存（默认）

RGB_565：每个像素占用2byte内存

Android默认的颜色模式为ARGB_8888，这个颜色模式色彩最细腻，显示质量最高。但同样的，占用的内存也最大。所以在对图片效果不是特别高的情况下使用RGB_565（565没有透明度属性）

2. Android目前常用的图片格式有png，jpeg和webp，

png：无损压缩图片格式，支持Alpha通道，Android切图素材多采用此格式

jpeg：有损压缩图片格式，不支持背景透明，适用于照片等色彩丰富的大图压缩，不适合logo

webp：是一种同时提供了有损压缩和无损压缩的图片格式，派生自视频编码格式VP8，从谷歌官网来看，无损webp平均比png小26%，有损的webp平均比jpeg小25%~34%，无损webp支持Alpha通道，有损webp在一定的条件下同样支持，有损webp在Android4.0（API 14）之后支持，无损和透明在Android4.3（API18）之后支持

二、使用：

1.大小压缩

private Bitmap getimage(String srcPath) {

BitmapFactory.Options newOpts = new BitmapFactory.Options();

//开始读入图片，此时把options.inJustDecodeBounds 设回true了

newOpts.inJustDecodeBounds = true;

Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(srcPath,newOpts);//此时返回bm为空

newOpts.inJustDecodeBounds = false;

int w = newOpts.outWidth;

int h = newOpts.outHeight;

//现在主流手机比较多是800*480分辨率，所以高和宽我们设置为

float hh = 800f;//这里设置高度为800f

float ww = 480f;//这里设置宽度为480f

//缩放比。由于是固定比例缩放，只用高或者宽其中一个数据进行计算即可

int be = 1;//be=1表示不缩放

if (w > h && w > ww) {//如果宽度大的话根据宽度固定大小缩放

be = (int) (newOpts.outWidth / ww);

} else if (w < h && h > hh) {//如果高度高的话根据宽度固定大小缩放

be = (int) (newOpts.outHeight / hh);

}

if (be <= 0)

be = 1;

newOpts.inSampleSize = be;//设置缩放比例

//重新读入图片，注意此时已经把options.inJustDecodeBounds 设回false了

bitmap = BitmapFactory.decodeFile(srcPath, newOpts);

return compressImage(bitmap);//压缩好比例大小后再进行质量压缩

}

2.质量压缩

注意：

第二次压缩之前都要先清空 baos.reset(); 再进行压缩 image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, quality, baos);

有时候我们采用质量压缩没有效果，有可能是每次压缩的质量过小，所以我们可以尝试修改压缩质量（quality）是10；

quality压缩机提示，0-100。0表示压缩

小尺寸，100意味着最大质量的压缩。一些

格式，如无损的PNG，将忽略质量设定；

private Bitmap compressImage(Bitmap image) {

ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();

image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);

int options = 90;

int length = baos.toByteArray().length / 1024;

if (length>5000){

//重置baos即清空baos

baos.reset();

//质量压缩方法，这里100表示不压缩，把压缩后的数据存放到baos中

image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 10, baos);

}else if (length>4000){

baos.reset();

image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 20, baos);

}else if (length>3000){

baos.reset();

image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 50, baos);

}else if (length>2000){

baos.reset();

image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 70, baos);

}

//循环判断如果压缩后图片是否大于1M,大于继续压缩

while (baos.toByteArray().length / 1024>1024) {

//重置baos即清空baos

baos.reset();

//这里压缩options%，把压缩后的数据存放到baos中

image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos);

//每次都减少10

options -= 10;

}

//把压缩后的数据baos存放到ByteArrayInputStream中

ByteArrayInputStream isBm = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray());

//把ByteArrayInputStream数据生成图片

Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm, null, null);

return bitmap;

}

3.混合方式压缩

private Bitmap comp(Bitmap image) {

ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();

image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);

if( baos.toByteArray().length / 1024>1024) {//判断如果图片大于1M,进行压缩避免在生成图片（BitmapFactory.decodeStream）时溢出

baos.reset();//重置baos即清空baos

image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 50, baos);//这里压缩50%，把压缩后的数据存放到baos中

}

ByteArrayInputStream isBm = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray());

BitmapFactory.Options newOpts = new BitmapFactory.Options();

//开始读入图片，此时把options.inJustDecodeBounds 设回true了

newOpts.inJustDecodeBounds = true;

Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm, null, newOpts);

newOpts.inJustDecodeBounds = false;

int w = newOpts.outWidth;

int h = newOpts.outHeight;

//现在主流手机比较多是800*480分辨率，所以高和宽我们设置为

float hh = 800f;//这里设置高度为800f

float ww = 480f;//这里设置宽度为480f

//缩放比。由于是固定比例缩放，只用高或者宽其中一个数据进行计算即可

int be = 1;//be=1表示不缩放

if (w > h && w > ww) {//如果宽度大的话根据宽度固定大小缩放

be = (int) (newOpts.outWidth / ww);

} else if (w < h && h > hh) {//如果高度高的话根据宽度固定大小缩放

be = (int) (newOpts.outHeight / hh);

}

if (be <= 0)

be = 1;

newOpts.inSampleSize = be;//设置缩放比例

//重新读入图片，注意此时已经把options.inJustDecodeBounds 设回false了

isBm = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray());

bitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm, null, newOpts);

return compressImage(bitmap);//压缩好比例大小后再进行质量压缩

}

4. 采样率压缩

采样率压缩是通过设置BitmapFactory.Options.inSampleSize，来减小图片的分辨率，进而减小图片所占用的磁盘空间和内存大小。

设置的inSampleSize会导致压缩的图片的宽高都为1/inSampleSize，整体大小变为原始图片的inSampleSize平方分之一，当然，这些有些注意点：

1、inSampleSize小于等于1会按照1处理

2、inSampleSize只能设置为2的平方，不是2的平方则最终会减小到最近的2的平方数，如设置7会按4进行压缩，设置15会按8进行压缩。

具体的代码实现方式如下：

/**

* @param inSampleSize 可以根据需求计算出合理的inSampleSize

public static void compress(int inSampleSize) {

File sdFile = Environment.getExternalStorageDirectory();

File originFile = new File(sdFile, "originImg.jpg");

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();

//设置此参数是仅仅读取图片的宽高到options中，不会将整张图片读到内存中，防止oom

options.inJustDecodeBounds = true;

Bitmap emptyBitmap = BitmapFactory.decodeFile(originFile.getAbsolutePath(), options);

options.inJustDecodeBounds = false;

options.inSampleSize = inSampleSize;

Bitmap resultBitmap = BitmapFactory.decodeFile(originFile.getAbsolutePath(), options);

ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();

resultBitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, bos);

try {

FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(sdFile, "resultImg.jpg"));

fos.write(bos.toByteArray());

fos.flush();

fos.close();

} catch (FileNotFoundException e) {

e.printStackTrace();

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

}

5. 图片保存到本地

/**

* 保存bitmap到本地

* @param context the context

* @param mBitmap the m bitmap

* @return string

public static String saveBitmap(Context context, Bitmap mBitmap) {

String savePath;

File filePic;

try {

if (Environment.getExternalStorageState().equals(Environment.MEDIA_MOUNTED)) {

savePath = SD_PATH;

} else {

savePath = context.getApplicationContext().getFilesDir().getAbsolutePath() + IN_PATH;

}

filePic = new File(savePath + DateTimeHelper.format(new Date(), "yyyyMMddHHmmss") + ".jpg");

Log.d("LUO", "图片地址====" + filePic);

if (!filePic.exists()) {

filePic.getParentFile().mkdirs();

filePic.createNewFile();

}

FileOutputStream fos = new FileOutputStream(filePic);

//不压缩，保存本地

mBitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, fos);

fos.flush();

fos.close();

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

return null;

}

return filePic.getAbsolutePath();

}

参考：https://my.oschina.net/ososchina/blog/495861