Android Bitmap

Android 中的图片是以 Bitmap 方式存在的，绘制的时候也是 Bitmap，直接影响到 app 运行时的内存。

在 Android 中 Bitmap 所占用内存的计算公式是：

图片长度 * 图片宽度 * 像素点的字节数

Bitmap.getByteCount()、Bitmap.getAllocationByteCount()和Bitmap.compress(...)

public int getByteCount()
返回可用于存储该位图像素的最小字节。
从 Build.VERSION_CODES.KITKAT开始，该方法结果不再用于确定 bitmap 所使用的内存。可以使用 getAllocationByteCount()

public int getAllocationByteCount()
返回用于存储该位图像素已经分配的内存大小。
如果重用位图以解码其他更小尺寸的位图或者手动重新配置，该方法的结果可能大于 getByteCount() 的结果。例如 reconfigure(int, int, Config), setWidth(int), setHeight(int), setConfig(Bitmap.Config), 和 BitmapFactory.Options.inBitmap。如果没有以这种方式修改 bitmap，那么它将和 getByteCount() 的值相同。

public boolean compress(Bitmap.CompressFormat format, int quality, OutputStream stream)
将压缩的位图放到指定的输出流，如果返回 true，通过将相应的输入流传递给 BitmapFactory.decodeStream() 可以重建位图。注意，并非所有的 Formats 都支持位图的直接配置，所以从 BitmapFactory 返回的位图可能是不同的位深。或者丢失每个像素的 Alpha。例如：jpeg 仅支持不透明像素
这个方法可能需要几秒才能完成，所以应该再工作线程调用它。

图片格式

压缩方法

1. 质量压缩

private Bitmap compressQuality(Bitmap bitmap){
    Bitmap bm = BitmapFactory.decodeResource(getResource(), R.drawable.tes)
    int beforeBmCount = bitmap.getByteCount();
    ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
    bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 80, baos);
    int compressedLen = baos.toByteArray().length;
    Bitmap compressBm = BitmapFactory.decodeByteArray(out.toByteArray(), 0,         compressedLen);
    int afterBmCount = compressBm.getByteCount();
    return compressBm;
}

结果：
1. beforeBmCount 和 afterBmCount 是相等的。
2. 输出流的长度 compressedLen 是变小了

经过 BitmapFactory.decodeByteArray() 对压缩后的 byte[] 进行解码后得到的 bitmap 和未压缩的是一样的。

Bitmap.compress()压缩的是存储大小，即保存在本地 disk 的大小(通过流的方式，流确实变小了)。

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神及透明度，来达到压缩图片的目的，图片的长、宽、像素都不会改变，那么 bitmap 所占内存大小是不会变的。

第二个参数 quality，可以调节你压缩的比例，但值得注意的是，质量压缩对 png 这种无损压缩是没有作用的。

2. 采样率压缩

private Bitmap compressSampling(){
    BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
    options.inSampleSize = 2;
    Bitmap bm = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.test. options);
    return bm;
}

采样率压缩的原理是缩放 bitmap 的尺寸，通过调节 inSampleSize 参数，比如调节为2，宽高就会为原来的1/2，内存变回原来的 1/4

3. 放缩法压缩

private Bitmap compressMatrix(Bitmap bm){
    Matrix matrix = new Matrix();
    matrix.setScale(0.5f, 0.5f);
    Bitmap.createBitmap(bitmap, 0, 0, bm.getWidth, bm.getHeigh, matrix, true);
}

放缩法通过矩阵对图片进行裁剪，也是通过缩放图片尺寸，来达到压缩图片的效果，和采样率原理一样。

4. RGB_565压缩

private Bitmap compressRGB565(){
    BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
    options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;
    return BitmapFactory.decodeResource(getResource(), R.drawable.test, options);
}

这里通过压缩像素占用的内存来达到压缩的效果，一般不建议使用 ARGB_4444，画质很低，如果对透明度没有要求，建议改成 RGB_565，相比 ARGB_8888将节省一般的内存开销。

5. createScaledBitmap

private Bitmap compressScaleBitmap(Bitmap bm){
     Bitmap bitmap = Bitmap.createScaleBitmap(bm, 600, 900, true);
     return bitmap;
}

将图片的大小压缩成用户期望的大小，来减少内存。

case

description
创建桌面快捷方式时失败，甚至部分机型崩溃。

analyse
1. 版本适配问题，26以上方式不一样
2. Bitmap 太大，发生异常

项目中已经进行了适配，对 bitmap 进行了分析，最终锁定 bitmap 太大，导致问题。

solve

使用createScaledBitmap的方式更为简单，下面使用压缩方式为例编写：

ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutStream();
bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);
byte[] bytes = baos.toByteArray();

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
// 只获取图片的大小信息，而不是将整张图片载入在内存中，避免内存溢出
options.inJustDecodeBounds = true;
BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length, options);
int height = options.outHeight;
int width = options.outWidth;
int inSampleSize = 2;
int minLen = Math.min(height, width);
if(minLen > 100) {
    float ratio = (float) minLen / 100.0f;
    inSampleSize = (int) ratio;
}
// 计算好压缩比例，设置加载原图
options.inJustDecodeBounds = false;
// 设置计算好的压缩比例
options.inSampleSize = inSampleSize;
Bitmap bm = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length, options);
...

// 内存优化
// 1. 内存泄漏
// 2. 内存占用 bitmap 压缩
bitmap.recycle()

参考学习：
https://developer.android.com/reference/android/graphics/Bitmap.html
https://blog.csdn.net/adam_ling/article/details/52346741
https://www.jb51.net/article/132775.htm
https://blog.csdn.net/u010652002/article/details/72676723