android图片压缩终极解决方案
2016-05-09 15:48
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如题,多种压缩方式常用的有尺寸压缩、质量压缩以及通过JNI调用libjpeg库来进行压缩,三种方式结合使用实现指定图片内存大小,清晰度达到最优,下面就先分别介绍下这几种压缩方式。
原文出处:http://www.jianshu.com/p/e9e1db845c21
第一个参数为需要压缩的bitmap图片对象,第二个参数为压缩后图片保存的位置
设置options 属性0-100,来实现压缩
设置图片的采样率,降低图片像素
Java_net_bither_util_NativeUtil_compressBitmap
net_bither_util为包名,NativeUtil为类名,compressBitmap为native方法名,后面我会把整个类分享出来
我们只需要调用saveBitmap()方法就可以,bmp 需要压缩的Bitmap对象, quality压缩质量0-100, fileName 压缩后要保存的文件地址, optimize 是否采用哈弗曼表数据计算 品质相差5-10倍
compressBitmap()为native关联方法,saveBitmap() 压缩调用方法
创建一张视频的缩略图。如果视频已损坏或者格式不支持可能返回null。
filePath:视频文件路径
kind:文件种类,可以是 MINI_KIND 或 MICRO_KIND
创建所需尺寸居中缩放的位图。
source: 需要被创造缩略图的源位图对象
width: 生成目标的宽度
height: 生成目标的高度
options:在缩略图抽取时提供的选项
创建所需尺寸居中缩放的位图。
source: 需要被创造缩略图的源位图对象
width: 生成目标的宽度
height: 生成目标的高度
最后当然要奉上源码了,源码中封装了参考网上的拍照和选取图片工具类,有问题可以指出,共同进步!
文/肖赛Soaic(简书作者)
原文链接:http://www.jianshu.com/p/e9e1db845c21
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权,并标注“简书作者”。
首先说一下论坛其他同学的压缩方法,基本上都是bitmap.compress方法,要么压缩尺寸,要么降低图片质量,这种帖子一翻一大堆。有这方面开发的同学应该知道,通过这种压缩方式压缩完的图片效果很差,根本无法与市场上的成熟app图片压缩功能相比。原因出在哪呢?
我们的调查之路开始了,cnblogs上有一篇文章《为什么Android的图片质量会比iPhone的差?》
http://www.cnblogs.com/MaxIE/p/3951294.html, 在这篇文章里作者直接指出了问题所在之处,同学们自行移步观看,请仔细阅读。
好了,终极解决方案是什么呢?如果想要提高压缩质量,我们要使用修改编译过的libjpeg库(这里需要用到ndk方面的知识不多说了)。那我们怎么修改编译呢?呵呵不用了,在github上有老外编译好的libjpeg库,大家自行去下载使用好了而上面那篇文章正是翻译了这个库的REASON.md,感兴趣可以看一下英文原文
网址 https://github.com/bither/bither-android-lib
下边是译文 和GIT的地址
有Android手机和iPhone之间那么多comparations。我们不能做出结论对哪一个更好,但我们都知道,Android手机的图像质量比iPhone差很多。您正在使用Facebook,Twitter或不管,甚至Instagram的,拍摄照片,添加一个过滤器,然后共享到社交网络后,通过Android手机产生的图像总是粗糙。为什么?
我们的团队一直在努力对这个问题在过去的一年。很深入的研究后,我们发现这是一个“微型”的错误由谷歌做。虽然很小,但影响是非常巨大的(所有Android应用相关图像),并一直持续到今天。
问题是:的libjpeg。
我们都知道的libjpeg被广泛使用的开源JPEG库。Android版
还采用的libjpeg来压缩图像。挖掘到了Android的源代码之后,我们可以发现,而不是直接使用的libjpeg的,Android是基于一个开源图像引擎Skia的。该Skia的是一个美妙的引擎由谷歌自己,所有的图像功能在它实施的维护,它被广泛用谷歌和其他公司的产品使用(如:浏览器,Firefox,Android的......)。该Skia的的libjpeg有一个很好的封装,可以很容易地开发在此引擎图像UTILITES基地。
当使用的libjpeg来压缩图像,optimize_coding是一个非常重要的参数。在libjpeg.doc,我们可以发现以下有关此参数的介绍:
由于libjpeg.doc,我们现在知道,由于optimize_coding设置为TRUE可能会花费时间和空间的一个很好的协议,在libjpeg的默认为false。
一切似乎罚款对DOC,和libjpeg的非常稳定。但很多人忽略了这个文件已经写了超过10年。在那个时间,空间和计算能力是非常有限的。与今天的现代计算机或者甚至移动电话,这不是一个问题。相反,我们应该更加注重图像质量(视网膜屏幕)和图像尺寸(云服务)。
Skia的项目的谷歌的工程师在没有设置这个参数,所以在Skia的的optimize_coding被保持为FALSE为默认值,Skia的隐蔽此设置,你不能改变Skia的外部设置。这成了一个大问题,我们不得不忍受糟糕的形象和更大的文件大小。
我们的团队已经测试optimize_coding许多不同的图像。如果希望图像压缩的相同的质量,比为TRUE optimze_coding设置为FALSE时文件的大小是大5-10倍。所不同的是相当显著。
我们还比较了JPEG iOS和Android之间的压缩(他们都隐瞒了optimize_coding参数)。在相同的原始图像,如果你想同样的质量水平,你需要在Android上的5-10倍文件大小。
其结果是明确的,苹果不知道optimize_coding和Huffman表的重要性和谷歌没有。(苹果使用自己的霍夫曼表的算法,不喜欢的libjpeg的libjpeg或者涡轮增压,看来苹果已经做了图像压缩更多调整的作品。)
最后,我们决定不使用由Android提供的JPEG压缩功能,我们编译通过libjpeg涡轮增压(libjpeg的涡轮增压也有性能提升)我们自己的本机库。现在,我们可以节省的图像空间5-10倍,并且享受同样的甚至更好的图像质量。这项工作是完全值得的事情。
谢谢阅读, :)
我们在GitHub上的项目: https://github.com/bither
原文出处:http://www.jianshu.com/p/e9e1db845c21
1. 质量压缩
设置bitmap options属性,降低图片的质量,像素不会减少第一个参数为需要压缩的bitmap图片对象,第二个参数为压缩后图片保存的位置
设置options 属性0-100,来实现压缩
public static void compressImageToFile(Bitmap bmp,File file) { // 0-100 100为不压缩 int options = 100; ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); // 把压缩后的数据存放到baos中 bmp.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos); try { FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file); fos.write(baos.toByteArray()); fos.flush(); fos.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }
2. 尺寸压缩
通过缩放图片像素来减少图片占用内存大小public static void compressBitmapToFile(Bitmap bmp, File file){ // 尺寸压缩倍数,值越大,图片尺寸越小 int ratio = 2; // 压缩Bitmap到对应尺寸 Bitmap result = Bitmap.createBitmap(bmp.getWidth() / ratio, bmp.getHeight() / ratio, Config.ARGB_8888); Canvas canvas = new Canvas(result); Rect rect = new Rect(0, 0, bmp.getWidth() / ratio, bmp.getHeight() / ratio); canvas.drawBitmap(bmp, null, rect, null); ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); // 把压缩后的数据存放到baos中 result.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100 ,baos); try { FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file); fos.write(baos.toByteArray()); fos.flush(); fos.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }
设置图片的采样率,降低图片像素
public static void compressBitmap(String filePath, File file){ // 数值越高,图片像素越低 int inSampleSize = 2; BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); //采样率 options.inSampleSize = inSampleSize; Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(filePath, options); ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); // 把压缩后的数据存放到baos中 bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100 ,baos); try { FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file); fos.write(baos.toByteArray()); fos.flush(); fos.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }
3. JNI调用libjpeg库压缩
JNI静态调用 bitherlibjni.c 中的方法来实现压缩Java_net_bither_util_NativeUtil_compressBitmap
net_bither_util为包名,NativeUtil为类名,compressBitmap为native方法名,后面我会把整个类分享出来
我们只需要调用saveBitmap()方法就可以,bmp 需要压缩的Bitmap对象, quality压缩质量0-100, fileName 压缩后要保存的文件地址, optimize 是否采用哈弗曼表数据计算 品质相差5-10倍
jstring Java_net_bither_util_NativeUtil_compressBitmap(JNIEnv* env, jobject thiz, jobject bitmapcolor, int w, int h, int quality, jbyteArray fileNameStr, jboolean optimize) { AndroidBitmapInfo infocolor; BYTE* pixelscolor; int ret; BYTE * data; BYTE *tmpdata; char * fileName = jstrinTostring(env, fileNameStr); if ((ret = AndroidBitmap_getInfo(env, bitmapcolor, &infocolor)) < 0) { LOGE("AndroidBitmap_getInfo() failed ! error=%d", ret); return (*env)->NewStringUTF(env, "0");; } if ((ret = AndroidBitmap_lockPixels(env, bitmapcolor, &pixelscolor)) < 0) { LOGE("AndroidBitmap_lockPixels() failed ! error=%d", ret); } BYTE r, g, b; data = NULL; data = malloc(w * h * 3); tmpdata = data; int j = 0, i = 0; int color; for (i = 0; i < h; i++) { for (j = 0; j < w; j++) { color = *((int *) pixelscolor); r = ((color & 0x00FF0000) >> 16); g = ((color & 0x0000FF00) >> 8); b = color & 0x000000FF; *data = b; *(data + 1) = g; *(data + 2) = r; data = data + 3; pixelscolor += 4; } } AndroidBitmap_unlockPixels(env, bitmapcolor); int resultCode= generateJPEG(tmpdata, w, h, quality, fileName, optimize); free(tmpdata); if(resultCode==0){ jstring result=(*env)->NewStringUTF(env, error); error=NULL; return result; } return (*env)->NewStringUTF(env, "1"); //success }
compressBitmap()为native关联方法,saveBitmap() 压缩调用方法
private static native String compressBitmap(Bitmap bit, int w, int h, int quality, byte[] fileNameBytes, boolean optimize); private static void saveBitmap(Bitmap bmp, int quality, String fileName, boolean optimize) { compressBitmap(bit, bit.getWidth(), bit.getHeight(), quality, fileName.getBytes(), optimize); }
4. 结合三种方式的终极压缩
首先通过尺寸压缩,压缩到手机常用的一个分辨率(1280*960 微信好像是压缩到这个分辨率),然后我们要把图片压缩到100KB以内,通过质量压缩来计算options需要设置为多少,最后调用JNI压缩,这边我测试了下,压缩出来的清晰度和原图几乎差不多,压缩时间大概1秒钟左右public static int getRatioSize(int bitWidth, int bitHeight) { // 图片最大分辨率 int imageHeight = 1280; int imageWidth = 960; // 缩放比 int ratio = 1; // 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 if (bitWidth > bitHeight && bitWidth > imageWidth) { // 如果图片宽度比高度大,以宽度为基准 ratio = bitWidth / imageWidth; } else if (bitWidth < bitHeight && bitHeight > imageHeight) { // 如果图片高度比宽度大,以高度为基准 ratio = bitHeight / imageHeight; } // 最小比率为1 if (ratio <= 0) ratio = 1; return ratio; } public static void compressBitmap(Bitmap image, String filePath) { // 最大图片大小 100KB int maxSize = 100; // 获取尺寸压缩倍数 int ratio = NativeUtil.getRatioSize(image.getWidth(), image.getHeight()); // 压缩Bitmap到对应尺寸 Bitmap result = Bitmap.createBitmap(image.getWidth() / ratio, image.getHeight() / ratio, Config.ARGB_8888); Canvas canvas = new Canvas(result); Rect rect = new Rect(0, 0, image.getWidth() / ratio, image.getHeight() / ratio); canvas.drawBitmap(image, null, rect, null); ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); // 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 int options = 100; result.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos); // 循环判断如果压缩后图片是否大于100kb,大于继续压缩 while (baos.toByteArray().length / 1024 > maxSize) { // 重置baos即清空baos baos.reset(); // 每次都减少10 options -= 10; // 这里压缩options%,把压缩后的数据存放到baos中 result.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos); } // JNI调用保存图片到SD卡 这个关键 NativeUtil.saveBitmap(result, options, filePath, true); // 释放Bitmap if (result != null && !result.isRecycled()) { result.recycle(); result = null; } }
五. NativeUtil类的源码
package net.bither.util; import java.io.ByteArrayOutputStream; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.Bitmap.Config; import android.graphics.Canvas; import android.graphics.Rect; /** * JNI图片压缩工具类 * * @Description TODO * @Package net.bither.util * @Class NativeUtil * @Copyright: Copyright (c) 2015 * @author XiaoSai * @date 2016年3月21日 下午2:13:55 * @version V1.0.0 */ public class NativeUtil { private static int DEFAULT_QUALITY = 95; /** * @Description: JNI基本压缩 * @param bit * bitmap对象 * @param fileName * 指定保存目录名 * @param optimize * 是否采用哈弗曼表数据计算 品质相差5-10倍 * @author XiaoSai * @date 2016年3月23日 下午6:32:49 * @version V1.0.0 */ public static void compressBitmap(Bitmap bit, String fileName, boolean optimize) { saveBitmap(bit, DEFAULT_QUALITY, fileName, optimize); } /** * @Description: 通过JNI图片压缩把Bitmap保存到指定目录 * @param image * bitmap对象 * @param filePath * 要保存的指定目录 * @author XiaoSai * @date 2016年3月23日 下午6:28:15 * @version V1.0.0 */ public static void compressBitmap(Bitmap image, String filePath) { // 最大图片大小 100KB int maxSize = 100; // 获取尺寸压缩倍数 int ratio = NativeUtil.getRatioSize(image.getWidth(), image.getHeight()); // 压缩Bitmap到对应尺寸 Bitmap result = Bitmap.createBitmap(image.getWidth() / ratio, image.getHeight() / ratio, Config.ARGB_8888); Canvas canvas = new Canvas(result); Rect rect = new Rect(0, 0, image.getWidth() / ratio, image.getHeight() / ratio); canvas.drawBitmap(image, null, rect, null); ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); // 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 int options = 100; result.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos); // 循环判断如果压缩后图片是否大于100kb,大于继续压缩 while (baos.toByteArray().length / 1024 > maxSize) { // 重置baos即清空baos baos.reset(); // 每次都减少10 options -= 10; // 这里压缩options%,把压缩后的数据存放到baos中 result.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos); } // JNI调用保存图片到SD卡 这个关键 NativeUtil.saveBitmap(result, options, filePath, true); // 释放Bitmap if (result != null && !result.isRecycled()) { result.recycle(); result = null; } } /** * 计算缩放比 * * @Description:函数描述 * @param bitWidth * 当前图片宽度 * @param bitHeight * 当前图片高度 * @return * @author XiaoSai * @date 2016年3月21日 下午3:03:38 * @version V1.0.0 */ public static int getRatioSize(int bitWidth, int bitHeight) { // 图片最大分辨率 int imageHeight = 1280; int imageWidth = 960; // 缩放比 int ratio = 1; // 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 if (bitWidth > bitHeight && bitWidth > imageWidth) { // 如果图片宽度比高度大,以宽度为基准 ratio = bitWidth / imageWidth; } else if (bitWidth < bitHeight && bitHeight > imageHeight) { // 如果图片高度比宽度大,以高度为基准 ratio = bitHeight / imageHeight; } // 最小比率为1 if (ratio <= 0) ratio = 1; return ratio; } /** * 调用native方法 * @Description:函数描述 * @param bit * @param quality * @param fileName * @param optimize * @author XiaoSai * @date 2016年3月23日 下午6:36:46 * @version V1.0.0 */ private static void saveBitmap(Bitmap bit, int quality, String fileName, boolean optimize) { compressBitmap(bit, bit.getWidth(), bit.getHeight(), quality, fileName.getBytes(), optimize); } /** * 调用底层 bitherlibjni.c中的方法 * @Description:函数描述 * @param bit * @param w * @param h * @param quality * @param fileNameBytes * @param optimize * @return * @author XiaoSai * @date 2016年3月23日 下午6:35:53 * @version V1.0.0 */ private static native String compressBitmap(Bitmap bit, int w, int h, int quality, byte[] fileNameBytes, boolean optimize); /** * 加载lib下两个so文件 */ static { System.loadLibrary("jpegbither"); System.loadLibrary("bitherjni"); } }
六. ThumbnailUtils系统工具类的使用
纯属为了增加篇幅,大家别介意哈,咳咳, 其实也是为了记录一下,以后用到可以直接过来看创建一张视频的缩略图。如果视频已损坏或者格式不支持可能返回null。
filePath:视频文件路径
kind:文件种类,可以是 MINI_KIND 或 MICRO_KIND
Bitmap createVideoThumbnail(String filePath, int kind)
创建所需尺寸居中缩放的位图。
source: 需要被创造缩略图的源位图对象
width: 生成目标的宽度
height: 生成目标的高度
options:在缩略图抽取时提供的选项
Bitmap extractThumbnail(Bitmap source, int width, int height, int options)
创建所需尺寸居中缩放的位图。
source: 需要被创造缩略图的源位图对象
width: 生成目标的宽度
height: 生成目标的高度
Bitmap extractThumbnail(Bitmap source, int width, int height)
最后当然要奉上源码了,源码中封装了参考网上的拍照和选取图片工具类,有问题可以指出,共同进步!
文/肖赛Soaic(简书作者)
原文链接:http://www.jianshu.com/p/e9e1db845c21
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权,并标注“简书作者”。
首先说一下论坛其他同学的压缩方法,基本上都是bitmap.compress方法,要么压缩尺寸,要么降低图片质量,这种帖子一翻一大堆。有这方面开发的同学应该知道,通过这种压缩方式压缩完的图片效果很差,根本无法与市场上的成熟app图片压缩功能相比。原因出在哪呢?
我们的调查之路开始了,cnblogs上有一篇文章《为什么Android的图片质量会比iPhone的差?》
http://www.cnblogs.com/MaxIE/p/3951294.html, 在这篇文章里作者直接指出了问题所在之处,同学们自行移步观看,请仔细阅读。
好了,终极解决方案是什么呢?如果想要提高压缩质量,我们要使用修改编译过的libjpeg库(这里需要用到ndk方面的知识不多说了)。那我们怎么修改编译呢?呵呵不用了,在github上有老外编译好的libjpeg库,大家自行去下载使用好了而上面那篇文章正是翻译了这个库的REASON.md,感兴趣可以看一下英文原文
网址 https://github.com/bither/bither-android-lib
下边是译文 和GIT的地址
为什么iPhone的图像质量比Android更好?
有Android手机和iPhone之间那么多comparations。我们不能做出结论对哪一个更好,但我们都知道,Android手机的图像质量比iPhone差很多。您正在使用Facebook,Twitter或不管,甚至Instagram的,拍摄照片,添加一个过滤器,然后共享到社交网络后,通过Android手机产生的图像总是粗糙。为什么?我们的团队一直在努力对这个问题在过去的一年。很深入的研究后,我们发现这是一个“微型”的错误由谷歌做。虽然很小,但影响是非常巨大的(所有Android应用相关图像),并一直持续到今天。
问题是:的libjpeg。
我们都知道的libjpeg被广泛使用的开源JPEG库。Android版
还采用的libjpeg来压缩图像。挖掘到了Android的源代码之后,我们可以发现,而不是直接使用的libjpeg的,Android是基于一个开源图像引擎Skia的。该Skia的是一个美妙的引擎由谷歌自己,所有的图像功能在它实施的维护,它被广泛用谷歌和其他公司的产品使用(如:浏览器,Firefox,Android的......)。该Skia的的libjpeg有一个很好的封装,可以很容易地开发在此引擎图像UTILITES基地。
当使用的libjpeg来压缩图像,optimize_coding是一个非常重要的参数。在libjpeg.doc,我们可以发现以下有关此参数的介绍:
布尔optimize_coding TRUE使压缩机来计算最佳Huffman编码表 为图像。这需要对数据的额外通和 因此花费的时间和空间一个很好的协议。默认值是 FALSE,告诉压缩机使用提供的或默认 霍夫曼表。在大多数情况下,最佳的表保存只有百分之几 文件的大小相比默认表。需要注意的是,当这是 TRUE,你不必在所有供应霍夫曼表,以及任何你做 供应将被覆盖。
由于libjpeg.doc,我们现在知道,由于optimize_coding设置为TRUE可能会花费时间和空间的一个很好的协议,在libjpeg的默认为false。
一切似乎罚款对DOC,和libjpeg的非常稳定。但很多人忽略了这个文件已经写了超过10年。在那个时间,空间和计算能力是非常有限的。与今天的现代计算机或者甚至移动电话,这不是一个问题。相反,我们应该更加注重图像质量(视网膜屏幕)和图像尺寸(云服务)。
Skia的项目的谷歌的工程师在没有设置这个参数,所以在Skia的的optimize_coding被保持为FALSE为默认值,Skia的隐蔽此设置,你不能改变Skia的外部设置。这成了一个大问题,我们不得不忍受糟糕的形象和更大的文件大小。
我们的团队已经测试optimize_coding许多不同的图像。如果希望图像压缩的相同的质量,比为TRUE optimze_coding设置为FALSE时文件的大小是大5-10倍。所不同的是相当显著。
我们还比较了JPEG iOS和Android之间的压缩(他们都隐瞒了optimize_coding参数)。在相同的原始图像,如果你想同样的质量水平,你需要在Android上的5-10倍文件大小。
其结果是明确的,苹果不知道optimize_coding和Huffman表的重要性和谷歌没有。(苹果使用自己的霍夫曼表的算法,不喜欢的libjpeg的libjpeg或者涡轮增压,看来苹果已经做了图像压缩更多调整的作品。)
最后,我们决定不使用由Android提供的JPEG压缩功能,我们编译通过libjpeg涡轮增压(libjpeg的涡轮增压也有性能提升)我们自己的本机库。现在,我们可以节省的图像空间5-10倍,并且享受同样的甚至更好的图像质量。这项工作是完全值得的事情。
谢谢阅读, :)
我们在GitHub上的项目: https://github.com/bither
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