Bitmap之位图采样和内存计算详解

概述原文首发于微信公众号：躬行之(jzman blog) Android 开发中经常考虑的一个问题就是 OOM(Out Of Memory)，也就是内存溢出，一方面大量加载图片时有可能出现 OOM， 通过

原文首发于微信公众号：躬行之(jzman-blog)

AndroID 开发中经常考虑的一个问题就是 OOM(Out Of Memory)，也就是内存溢出，一方面大量加载图片时有可能出现 OOM， 通过采样压缩图片可避免 OOM，另一方面，如一张 1024 x 768 像素的图像被缩略显示在 128 x 96 的 ImageVIEw 中，这种做法显然是不值得的，可通过采样加载一个合适的缩小版本到内存中，以减小内存的消耗，Bitmap 的优化主要有两个方面如下，一是有效的处理较大的位图，二是位图的缓存，其中位图缓存对应文章如下：

Bitmap之内存缓存和磁盘缓存详解

这篇文章主要侧重于如何有效的处理较大的位图。

此外，在 AndroID 中按照位图采样的方法加载一个缩小版本到内存中应该考虑因素？

估计加载完整图像所需要的内存加载这个图片所需的空间带给其程序的其他内存需求加载图片的目标 ImageVIEw 或 UI 组件的尺寸当前设备的屏幕尺寸或密度位图采样

图像有不同的形状的和大小，读取较大的图片时会耗费内存。读取一个位图的尺寸和类型，为了从多种资源创建一个位图，BitmapFactory 类提供了许多解码的方法，根据图像数据资源选择最合适的解码方法，这些方法试图请求分配内存来构造位图，因此很容易导致 OOM 异常。每种类型的解码方法都有额外的特征可以让你通过 BitMapFactory.Options 类指定解码选项。当解码时设置 inJustDecodeBounds 为true，可在不分配内存之前读取图像的尺寸和类型，下面的代码实现了简单的位图采样：

/**  * 位图采样  * @param res  * @param resID  * @return  */public Bitmap decodeSampleFromresource(Resources res,int resID){    //BitmapFactory创建设置选项    BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();    //设置采样比例    options.inSampleSize = 200;    Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(res,resID,options);    return bitmap;}

注意：其他 decode... 方法与 decodeResource 类似，这里都以 decodeRedource 为例。

实际使用时，必须根据具体的宽高要求计算合适的 inSampleSize 来进行位图的采样，比如，将一个分辨率为 2048 x 1536 的图像使用 inSampleSize 值为 4 去编码产生一个 512 x 384 的图像，这里假设位图配置为 ARGB_8888，加载到内存中仅仅是 0.75M 而不是原来的 12M，关于图像所占内存的计算将在下文中介绍，下面是根据所需宽高进行计算采样比例的计算方法：

/** * 1.计算位图采样比例 * * @param option * @param reqWIDth * @param reqHeight * @return */public int calculateSampleSize(BitmapFactory.Options option,int reqWIDth,int reqHeight) {    //获得图片的原宽高    int wIDth = option.outWIDth;    int height = option.outHeight;    int inSampleSize = 1;    if (wIDth > reqWIDth || height > reqHeight) {        if (wIDth > height) {            inSampleSize = Math.round((float) height / (float) reqHeight);        } else {            inSampleSize = Math.round((float) wIDth / (float) reqWIDth);        }    }    return inSampleSize;}/** * 2.计算位图采样比例 * @param options * @param reqWIDth * @param reqHeight * @return */public int calculateSampleSize1(BitmapFactory.Options options,int reqHeight) {    //获得图片的原宽高    int height = options.outHeight;    int wIDth = options.outWIDth;    int inSampleSize = 1;    if (height > reqHeight || wIDth > reqWIDth) {        // 计算出实际宽高和目标宽高的比率        final int heightRatio = Math.round((float) height / (float) reqHeight);        final int wIDthRatio = Math.round((float) wIDth / (float) reqWIDth);        /**         * 选择宽和高中最小的比率作为inSampleSize的值，这样可以保证最终图片的宽和高         * 一定都会大于等于目标的宽和高。         */        inSampleSize = heightRatio < wIDthRatio ? heightRatio : wIDthRatio;    }    return inSampleSize;}

获得采样比例之后就可以根据所需宽高处理较大的图片了，下面是根据所需宽高计算出来的 inSampleSize 对较大位图进行采样：

/** * 位图采样 * @param resources * @param resID * @param reqWIDth * @param reqHeight * @return */public Bitmap decodeSampleFromBitmap(Resources resources,int resID,int reqHeight) {    //创建一个位图工厂的设置选项    BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();    //设置该属性为true,解码时只能获取wIDth、height、mimeType    options.inJustDecodeBounds = true;    //解码    BitmapFactory.decodeResource(resources,options);    //计算采样比例    int inSampleSize = options.inSampleSize = calculateSampleSize(options,reqWIDth,reqHeight);    //设置该属性为false，实现真正解码    options.inJustDecodeBounds = false;    //解码    Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources,options);    return bitmap;}

在解码过程中使用了 BitmapFactory.decodeResource() 方法，具体如下：

/** * 解码指定ID的资源文件 */public static Bitmap decodeResource(Resources res,int ID,BitmapFactory.Options opts) {    ...    /**     * 根据指定的ID打开数据流读取资源，同时为TypeValue进行复制获取原始资源的density等信息     * 如果图片在drawable-xxhdpi，那么density为480dpi     */    is = res.openRawResource(ID,value);    //从输入流解码出一个Bitmap对象，以便根据opts缩放相应的位图    bm = decodeResourceStream(res,value,is,null,opts);    ...}

显然真正解码的方法应该是 decodeResourceStream() 方法，具体如下：

/** * 从输入流中解码出一个Bitmap，并对该Bitmap进行相应的缩放 */public static Bitmap decodeResourceStream(Resources res,TypedValue value,inputStream is,Rect pad,BitmapFactory.Options opts) {    if (opts == null) {        //创建一个默认的Option对象        opts = new BitmapFactory.Options();    }    /**     * 如果设置了inDensity的值，则按照设置的inDensity来计算     * 否则将资源文件夹所表示的density设置inDensity     */    if (opts.inDensity == 0 && value != null) {        final int density = value.density;        if (density == TypedValue.DENSITY_DEFAulT) {            opts.inDensity = displayMetrics.DENSITY_DEFAulT;        } else if (density != TypedValue.DENSITY_NONE) {            opts.inDensity = density;        }    }    /**     * 同理，也可以通过BitmapFactory.Option对象设置inTargetDensity     * inTargetDensity 表示densityDpi，也就是手机的density     * 使用displayMetrics对象.densityDpi获得     */    if (opts.inTargetDensity == 0 && res != null) {        opts.inTargetDensity = res.getdisplayMetrics().densityDpi;    }    //decodeStream()方法中调用了native方法    return decodeStream(is,pad,opts);}

设置完 inDensity 和 inTargetDensity 之后调用了 decodeStream() 方法，该方法返回完全解码后的 Bitmap 对象，具体如下：

/** * 返回解码后的Bitmap,*/public static Bitmap decodeStream(inputStream is,Rect outpadding,BitmapFactory.Options opts) {    ...    bm = nativeDecodeAsset(asset,outpadding,opts);    //调用了native方法：nativeDecodeStream(is,tempStorage,opts);    bm = decodeStreamInternal(is,opts);    Set the newly decoded bitmap's density based on the Options    //根据Options设置最新解码的Bitmap    setDensityFromOptions(bm,opts);    ...    return bm;}

显然，decodeStream() 方法主要调用了本地方法完成 Bitmap 的解码，跟踪源码发现 nativeDecodeAsset() 和 nativeDecodeStream() 方法都调用了 dodecode() 方法，doDecode 方法关键代码如下：

/** * BitmapFactory.cpp 源码 */static jobject doDecode(jnienv*env,SkStreamRewindable*stream,jobject padding,jobject options) {    ...    if (env -> GetBooleanFIEld(options,gOptions_scaledFIEldID)) {        const int density = env -> GetIntFIEld(options,gOptions_densityFIEldID);        const int targetDensity = env -> GetIntFIEld(options,gOptions_targetDensityFIEldID);        const int screenDensity = env -> GetIntFIEld(options,gOptions_screenDensityFIEldID);        if (density != 0 && targetDensity != 0 && density != screenDensity) {            //计算缩放比例            scale = (float) targetDensity / density;        }    }    ...    //原始Bitmap    SkBitmap deCodingBitmap;    ...    //原始位图的宽高    int scaleDWIDth = deCodingBitmap.wIDth();    int scaledHeight = deCodingBitmap.height();    //综合density和targetDensity计算最终宽高    if (willScale && decodemode != Skimagedecoder::kDecodeBounds_Mode) {        scaleDWIDth = int(scaleDWIDth * scale + 0.5f);        scaledHeight = int(scaledHeight * scale + 0.5f);    }    ...    //x、y方向上的缩放比例，大概与scale相等    const float sx = scaleDWIDth / float(deCodingBitmap.wIDth());    const float sy = scaledHeight / float(deCodingBitmap.height());    ...    //将canvas放大scale，然后绘制Bitmap    SkCanvas canvas (outputBitmap);    canvas.scale(sx,sy);    canvas.drawARGB(0x00,0x00,0x00);    canvas.drawBitmap(deCodingBitmap,0.0f,& paint);}

上面代码能看到缩放比例的计算，以及 density 与 targetDensity 对 Bitmap 宽高的影响，实际上间接影响了 Bitmap 在所占内存的大小，这个问题会在下文中举例说明，注意 density 与当前 Bitmap 所对应资源文件（图片）的目录有关，如有一张图片位于 drawable-xxhdpi 目录中，其对应的 Bitmap 的 density 为 480dpi，而 targetDensity 就是 disPlayMetric 的 densityDpi，也就是手机屏幕代表的 density。那么怎么查看 AndroID 中本地的 native 方法的实现呢，链接如下：
BitmapFactory.cpp，直接搜索 native 方法的方法名即可，可以试一下咯。

Bitmap 内存计算

首先贡献一张大图 6000 x 4000,图片接近 12M，【可在公众号零点小筑索要】 当直接加载这张图片到内存中肯定会发生 OOM，当然通过适当的位图采样缩小图片可避免 OOM，那么 Bitmap 所占内存又如何计算呢，一般情况下这样计算：

Bitmap Memory = wIDthPix * heightPix * 4

可使用 bitmap.getConfig() 获取 Bitmap 的格式，这里是 ARGB_8888 ，这种 Bitmap 格式下一个像素点占 4 个字节，所以要 x 4，如果将图片放置在 AndroID 的资源文件夹中，计算方式如下：

scale = targetDensity / densitywIDthPix = originalWIDth * scaleheightPix = orignalHeight * scaleBitmap Memory = wIDthPix * scale * heightPix * scale * 4

上述简单总结了一下 Bitmap 所占内存的计算方式，验证时可使用如下方法获取 Bitmap 所占内存大小：

BitmapMemory = bitmap.getByteCount()

由于选择的这张图片直接加载会导致 OOM，所以下文的事例中都是先采样压缩，然后在进行 Bitmap 所占内存的计算。

直接采样

这种方式就是直接指定采样比例 inSampleSize 的值，然后先采样然后计算采样后的内存，这里指定 inSampleSize 为200。

将该图片放在 drawable-xxhdpi 目录中，此时 drawable-xxhdpi 所代表的 density 为 480(density)，我的手机屏幕所代表的 density 是 480(targetDensity)，显然，此时 scale 为1，当然首先对图片进行采样，然后将图片加载到内存中， 此时 Bitmap 所占内存内存为：

inSampleSize = 200scale = targetDensity / density} = 480 / 480 = 1wIDthPix = orignalScale * scale = 6000 / 200 * 1 = 30 heightPix = orignalHeight * scale = 4000 / 200 * 1 = 20Bitmap Memory =  wIDthPix * heightPix * 4 = 30 * 20 * 4 = 2400(Byte)

将图片放在 drawable-xhdpi 目录中，此时 drawable-xhdpi 所代表的 density 为 320，我的手机屏幕所代表的 density 是 480(targetDensity)，将图片加载到内存中，此时 Bitmap 所代表的内存为：

inSampleSize = 200scale = targetDensity / density = 480 / 320wIDthPix = orignalWIDth * scale = 6000 / 200 * scale = 45heightPix = orignalHeight * scale = 4000 / 200 * 480 / 320 = 30Bitmap Memory =  wIDthPix * scale * heightPix * scale * 4 = 45 * 30 * 4 = 5400(Byte) 

计算采样

这种方式就是根据请求的宽高计算合适的 inSampleSize，而不是随意指定 inSampleSize，实际开发中这种方式最常用，这里请求宽高为100x100，具体 inSampleSize 计算在上文中已经说明。

将图片放在 drawable-xxhdpi 目录中，此时 drawable-xxhdpi 所代表的 density 为 480，我的手机屏幕所代表的 density 是 480(targetDensity)，将图片加载到内存中，此时 Bitmap 所代表的内存为：

inSampleSize = 4000 / 100 = 40scale = targetDensity / density = 480 / 480 = 1wIDthPix = orignalWIDth * scale = 6000 / 40 * 1 = 150      heightPix = orignalHeight * scale = 4000 / 40 * 1 = 100BitmapMemory = wIDthPix * scale * heightPix * scale * 4 = 60000(Byte)

将图片放在 drawable-xhdpi 目录中，此时 drawable-xhdpi 所代表的 density 为 320，我的手机屏幕所代表的 density 是 480(targetDensity)，将图片加载到内存中，此时 Bitmap 所代表的内存为：

inSampleSize = 4000 / 100 = 40scale = targetDensity / density = 480 / 320wIDthPix = orignalWIDth * scale = 6000 / 40 * scale = 225heightPix = orignalHeight * scale = 4000 / 40 * scale = 150BitmapMemory = wIDthPix * heightPix * 4 = 225 * 150 * 4 = 135000(Byte)

位图采样及 Bitmap 在不同情况下所占内存的计算大概过程如上所述。

测试效果

测试效果图参考如下：

drawable-xhdpi	drawable-xxhdpi

如果感兴趣，可以关注公众号：jzman-blog，一起交流学习。

总结

以上是内存溢出为你收集整理的Bitmap之位图采样和内存计算详解全部内容，希望文章能够帮你解决Bitmap之位图采样和内存计算详解所遇到的程序开发问题。

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