安卓图片的压缩，尺寸，质量，采样率和微信压缩

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今天写这个图片压缩，喜欢的就看一下。

先介绍一下图片存在的几种形式：

1.file文件 

2.流的形式

3.字符串（base64,便于加密）

4.bitmap---内存的形式

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图片压缩：分为质量压缩，尺寸压缩，采样率压缩，微信压缩（哈夫曼编码）（前三个不是重点，重点是第四种）

一.质量压缩：设置bitmap options属性，降低图片的质量，像素不会减少

/**
* 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
* @param bmp
* @param file
*/
public static void compressImageToFile(Bitmap bmp,File file) {
// 0-100 100为不压缩
int options = 20;
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();
}
}

二.尺寸压缩：通过缩放像素减少图片的大小。

/**
*
* 2. 尺寸压缩
通过缩放图片像素来减少图片占用内存大小
* @param bmp
* @param file
*/

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 = 4;
// 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();
}
}

三.采样率压缩：通过降低图片像素来减小图片的大小

/**
* 设置图片的采样率，降低图片像素
* @param filePath
* @param file
*/
public static void compressBitmap1(InputStream filePath, File file){
// 数值越高，图片像素越低
int inSampleSize = 4;
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
//         options.inJustDecodeBounds = false;
options.inJustDecodeBounds = true;//为true的时候不会真正加载图片，而是得到图片的宽高信息。
//采样率
options.inSampleSize = inSampleSize;
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(filePath,null ,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 {
if(file.exists())
{
file.delete();
}
else {
file.createNewFile();
}
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file);
fos.write(baos.toByteArray());
fos.flush();
fos.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}

四.微信压缩（华为EMUI5.0已经将定常编码改为了哈夫曼编码（猜测，没有看过源码），但是微信是这样子做的）

现在来想一下，IOS拍照1M的图片要比安卓拍照排出来的5M的图片还要清晰（同情景下）？

这就要说到安卓的图片处理引擎了。

95年 JPEG处理引擎，用于最初的在PC上面处理图片的引擎。

05年  skia开源的引擎, 开发了一套基于JPEG处理引擎的第二次开发，便于浏览器的使用。

07年， 安卓诞生，安卓上面用的什么引擎呢？答案是：skia引擎，阉割版。

谷歌拿了skia 思考了半天做了一个决定，去掉一个编码算法---哈夫曼算法。采用定长编码算法。但是解码还是保留了哈夫曼算法。这就导致了图片处理后文件变大了。

而他选择这样做的理由是什么呢？当时由于CPU和内存在手机上都非常吃紧 ，性能差，由于哈夫曼算法非常吃CPU，被迫用了其他的算法。

解释一下：每一个像素包含着ARGB四个信息，即alpha，red,green，blue

现在我们将这四个信息抽象出来，用abcde这五个字母表示一段复杂度为5的信息。在计算机中的表达方式必须按照二进制编码的形式表示。

1.如果通常情况下a,b,c,d,e用以下的方式表达

a:0001

b:0010

c:0011

d:0100

e:0101

大家可以看到，最前面的一位数字都是0，其实是被浪费掉了，

2.所以在定常编码算法下最优的表达方式为：

a:001

b:010

c:011

d:100

e:101

这样做的话就可以节省一位的损耗。（安卓图片处理引擎目前就是使用定常编码算法实现的）

以上是定常编码算法给出的解决方法

3.现在 接下来我们继续进行优化，在哈夫曼算法中我们可以给我们的信息赋予权重。（为信息编码加权）

假设a占据了80%，b占据了10%，c占据了10%，d和e都是0，

a:001（80%）

b:010（10%）

c:011（10%）

d:100

e:101

在这种栗子下，我们可以使用哈夫曼算法进行再次优化为
a:01

b:10

c:11

加权后的abcde：01    10    11 （哈夫曼编码）

定常编码下的abcde:   001  010  011 100 101

加权后的abcde的de呢 当然是没有了，权重为0嘛。
但是问题就在这里了，如何得到每一个字母出现权重呢？如果能够知道每一个权重，那么我们就能够动态的使用最优的编码了。

这里也就是为什么当初谷歌的工程师不使用哈夫曼编码的理由了。

那么如何得到呢？需要去扫描整个信息（即整张图片的信息---每一个像素包括ARGB），要大量的进行计算，非常吃CPU。（可以想象一下，07年你所使用的安卓只能手机）。。。。

一个栗子：1280*720的一张图片需要计算的次数为 720*1280*4（ARGB），这对于当时的安卓手机来说可以是一个灾难。。

以上均是第四种压缩的原理

-------------------如何实现----------=-----------

下载JPEG引擎使用的库---libjpeg库：http://www.ijg.org/

基于该引擎来做一定的开发----自己实现编码。

 NDK编写流程：

1.导入库文件libjpegbither.so

2.导入头文件

3.写mk文件

Android.mk

Applicatoin.mk

4.写代码

C++: XX.cpp

C:   XX.c

编码思维：

1.将android的bitmap解码，并转换成RGB数据

一个图片信息---像素点(argb)

alpha去掉

2.JPEG对象分配空间以及初始化

3.指定压缩数据源

4.获取文件信息

5.为压缩设置参数，比如图像大小、类型、颜色空间

  boolean arith_code; /* TRUE=arithmetic coding, FALSE=Huffman */

6.开始压缩

jpeg_start_compress()

7.压缩结束

jpeg_finish_compress()

目前 ，已经把项目生成了.so文件 可以直接使用，注意NativeUtil（你使用的）所在包名必须和我的项目NativeUtil所在的包名相同。

传送门：https://github.com/yuyunhai/weixinyasuo