圖片處理

高效加載大圖片

我們在編寫Android程序的時候經(jīng)常要用到許多圖片,不同圖片總是會有不同的形狀、不同的大小,但在大多數(shù)情況下带族,這些圖片都會大于我們程序所需要的大小。比如說系統(tǒng)圖片庫里展示的圖片大都是用手機(jī)攝像頭拍出來的蟀给,這些圖片的分辨率會比我們手機(jī)屏幕的分辨率高得多蝙砌。大家應(yīng)該知道,我們編寫的應(yīng)用程序都是有一定內(nèi)存限制的跋理,程序占用了過高的內(nèi)存就容易出現(xiàn)OOM(OutOfMemory)異常择克。我們可以通過下面的代碼看出每個應(yīng)用程序最高可用內(nèi)存是多少。

int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);  
Log.d("TAG", "Max memory is " + maxMemory + "KB");  

因此在展示高分辨率圖片的時候薪介,最好先將圖片進(jìn)行壓縮祠饺。壓縮后的圖片大小應(yīng)該和用來展示它的控件大小相近,在一個很小的ImageView上顯示一張超大的圖片不會帶來任何視覺上的好處汁政,但卻會占用我們相當(dāng)多寶貴的內(nèi)存道偷,而且在性能上還可能會帶來負(fù)面影響。下面我們就來看一看记劈,如何對一張大圖片進(jìn)行適當(dāng)?shù)膲嚎s勺鸦,讓它能夠以最佳大小顯示的同時,還能防止OOM的出現(xiàn)目木。

BitmapFactory這個類提供了多個解析方法(decodeByteArray, decodeFile, decodeResource等)用于創(chuàng)建Bitmap對象换途,我們應(yīng)該根據(jù)圖片的來源選擇合適的方法。比如SD卡中的圖片可以使用decodeFile方法刽射,網(wǎng)絡(luò)上的圖片可以使用decodeStream方法军拟,資源文件中的圖片可以使用decodeResource方法。這些方法會嘗試為已經(jīng)構(gòu)建的bitmap分配內(nèi)存誓禁,這時就會很容易導(dǎo)致OOM出現(xiàn)懈息。為此每一種解析方法都提供了一個可選的BitmapFactory.Options參數(shù),將這個參數(shù)的inJustDecodeBounds屬性設(shè)置為true就可以讓解析方法禁止為bitmap分配內(nèi)存摹恰,返回值也不再是一個Bitmap對象辫继,而是null怒见。雖然Bitmap是null了,但是BitmapFactory.Options的outWidth姑宽、outHeight和outMimeType屬性都會被賦值遣耍。這個技巧讓我們可以在加載圖片之前就獲取到圖片的長寬值和MIME類型,從而根據(jù)情況對圖片進(jìn)行壓縮炮车。如下代碼所示:

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();  
options.inJustDecodeBounds = true;  
BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.id.myimage, options);  
int imageHeight = options.outHeight;  
int imageWidth = options.outWidth;  
String imageType = options.outMimeType;  

為了避免OOM異常舵变,最好在解析每張圖片的時候都先檢查一下圖片的大小,除非你非常信任圖片的來源瘦穆,保證這些圖片都不會超出你程序的可用內(nèi)存棋傍。
現(xiàn)在圖片的大小已經(jīng)知道了,我們就可以決定是把整張圖片加載到內(nèi)存中還是加載一個壓縮版的圖片到內(nèi)存中难审。以下幾個因素是我們需要考慮的:

  • 預(yù)估一下加載整張圖片所需占用的內(nèi)存。
  • 為了加載這一張圖片你所愿意提供多少內(nèi)存亿絮。
  • 用于展示這張圖片的控件的實(shí)際大小告喊。
  • 當(dāng)前設(shè)備的屏幕尺寸和分辨率。
    比如派昧,你的ImageView只有12896像素的大小黔姜,只是為了顯示一張縮略圖,這時候把一張1024768像素的圖片完全加載到內(nèi)存中顯然是不值得的蒂萎。

那我們怎樣才能對圖片進(jìn)行壓縮呢秆吵?通過設(shè)置BitmapFactory.Options中inSampleSize的值就可以實(shí)現(xiàn)。比如我們有一張20481536像素的圖片五慈,將inSampleSize的值設(shè)置為4纳寂,就可以把這張圖片壓縮成512384像素。原本加載這張圖片需要占用13M的內(nèi)存泻拦,壓縮后就只需要占用0.75M了(假設(shè)圖片是ARGB_8888類型毙芜,即每個像素點(diǎn)占用4個字節(jié))。下面的方法可以根據(jù)傳入的寬和高争拐,計(jì)算出合適的inSampleSize值:

public static int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options,
                                            int reqWidth, int reqHeight) {
        // 源圖片的高度和寬度
        final int height = options.outHeight;
        final int width = options.outWidth;
        int inSampleSize = 1;
        if (height > reqHeight || width > reqWidth) {
            // 計(jì)算出實(shí)際寬高和目標(biāo)寬高的比率
            final int heightRatio = Math.round((float) height / (float) reqHeight);
            final int widthRatio = Math.round((float) width / (float) reqWidth);
            // 選擇寬和高中最小的比率作為inSampleSize的值腋粥,這樣可以保證最終圖片的寬和高
            // 一定都會大于等于目標(biāo)的寬和高。
            inSampleSize = heightRatio < widthRatio ? heightRatio : widthRatio;
        }
        return inSampleSize;
    }

使用這個方法架曹,首先你要將BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds屬性設(shè)置為true隘冲,解析一次圖片。然后將BitmapFactory.Options連同期望的寬度和高度一起傳遞到到calculateInSampleSize方法中绑雄,就可以得到合適的inSampleSize值了展辞。之后再解析一次圖片,使用新獲取到的inSampleSize值绳慎,并把inJustDecodeBounds設(shè)置為false纵竖,就可以得到壓縮后的圖片了漠烧。

public static Bitmap decodeSampledBitmapFromResource(Resources res, int resId,
                                                         int reqWidth, int reqHeight) {
        // 第一次解析將inJustDecodeBounds設(shè)置為true,來獲取圖片大小
        final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
        options.inJustDecodeBounds = true;
        BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);
        // 調(diào)用上面定義的方法計(jì)算inSampleSize值
        options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight);
        // 使用獲取到的inSampleSize值再次解析圖片
        options.inJustDecodeBounds = false;
        return BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);
    }

下面的代碼非常簡單地將任意一張圖片壓縮成100*100的縮略圖靡砌,并在ImageView上展示已脓。

mImageView.setImageBitmap(  
decodeSampledBitmapFromResource(getResources(), R.id.myimage, 100, 100));  

使用圖片緩存技術(shù)

在你應(yīng)用程序的UI界面加載一張圖片是一件很簡單的事情,但是當(dāng)你需要在界面上加載一大堆圖片的時候通殃,情況就變得復(fù)雜起來度液。在很多情況下,(比如使用ListView, GridView 或者 ViewPager 這樣的組件)画舌,屏幕上顯示的圖片可以通過滑動屏幕等事件不斷地增加堕担,最終導(dǎo)致OOM。
為了保證內(nèi)存的使用始終維持在一個合理的范圍曲聂,通常會把被移除屏幕的圖片進(jìn)行回收處理霹购。此時垃圾回收器也會認(rèn)為你不再持有這些圖片的引用,從而對這些圖片進(jìn)行GC操作朋腋。用這種思路來解決問題是非常好的齐疙,可是為了能讓程序快速運(yùn)行,在界面上迅速地加載圖片旭咽,你又必須要考慮到某些圖片被回收之后贞奋,用戶又將它重新滑入屏幕這種情況。這時重新去加載一遍剛剛加載過的圖片無疑是性能的瓶頸穷绵,你需要想辦法去避免這個情況的發(fā)生轿塔。
這個時候,使用內(nèi)存緩存技術(shù)可以很好的解決這個問題仲墨,它可以讓組件快速地重新加載和處理圖片勾缭。下面我們就來看一看如何使用內(nèi)存緩存技術(shù)來對圖片進(jìn)行緩存,從而讓你的應(yīng)用程序在加載很多圖片的時候可以提高響應(yīng)速度和流暢性宗收。
內(nèi)存緩存技術(shù)對那些大量占用應(yīng)用程序?qū)氋F內(nèi)存的圖片提供了快速訪問的方法漫拭。其中最核心的類是LruCache (此類在android-support-v4的包中提供) 。這個類非常適合用來緩存圖片混稽,它的主要算法原理是把最近使用的對象用強(qiáng)引用存儲在 LinkedHashMap 中采驻,并且把最近最少使用的對象在緩存值達(dá)到預(yù)設(shè)定值之前從內(nèi)存中移除。
在過去匈勋,我們經(jīng)常會使用一種非常流行的內(nèi)存緩存技術(shù)的實(shí)現(xiàn)礼旅,即軟引用或弱引用 (SoftReference or WeakReference)。但是現(xiàn)在已經(jīng)不再推薦使用這種方式了洽洁,因?yàn)閺?Android 2.3 (API Level 9)開始痘系,垃圾回收器會更傾向于回收持有軟引用或弱引用的對象,這讓軟引用和弱引用變得不再可靠饿自。另外汰翠,Android 3.0 (API Level 11)中龄坪,圖片的數(shù)據(jù)會存儲在本地的內(nèi)存當(dāng)中,因而無法用一種可預(yù)見的方式將其釋放复唤,這就有潛在的風(fēng)險造成應(yīng)用程序的內(nèi)存溢出并崩潰健田。
為了能夠選擇一個合適的緩存大小給LruCache, 有以下多個因素應(yīng)該放入考慮范圍內(nèi),例如:

  • 你的設(shè)備可以為每個應(yīng)用程序分配多大的內(nèi)存佛纫?
  • 設(shè)備屏幕上一次最多能顯示多少張圖片妓局?有多少圖片需要進(jìn)行預(yù)加載,因?yàn)橛锌赡芎芸煲矔@示在屏幕上呈宇?
  • 你的設(shè)備的屏幕大小和分辨率分別是多少好爬?一個超高分辨率的設(shè)備(例如 Galaxy Nexus) 比起一個較低分辨率的設(shè)備(例如 Nexus S),在持有相同數(shù)量圖片的時候甥啄,需要更大的緩存空間存炮。
  • 圖片的尺寸和大小,還有每張圖片會占據(jù)多少內(nèi)存空間蜈漓。
  • 圖片被訪問的頻率有多高僵蛛?會不會有一些圖片的訪問頻率比其它圖片要高?如果有的話迎变,你也許應(yīng)該讓一些圖片常駐在內(nèi)存當(dāng)中,或者使用多個LruCache 對象來區(qū)分不同組的圖片飘言。
  • 你能維持好數(shù)量和質(zhì)量之間的平衡嗎衣形?有些時候,存儲多個低像素的圖片姿鸿,而在后臺去開線程加載高像素的圖片會更加的有效谆吴。

并沒有一個指定的緩存大小可以滿足所有的應(yīng)用程序,這是由你決定的苛预。你應(yīng)該去分析程序內(nèi)存的使用情況句狼,然后制定出一個合適的解決方案。一個太小的緩存空間热某,有可能造成圖片頻繁地被釋放和重新加載腻菇,這并沒有好處。而一個太大的緩存空間昔馋,則有可能還是會引起 java.lang.OutOfMemory 的異常筹吐。
下面是一個使用 LruCache 來緩存圖片的例子:

    private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {    // 獲取到可用內(nèi)存的最大值,使用內(nèi)存超出這個值會引起OutOfMemory異常秘遏。  
        // LruCache通過構(gòu)造函數(shù)傳入緩存值丘薛,以KB為單位。  
        int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);
        // 使用最大可用內(nèi)存值的1/8作為緩存的大小邦危。  
        int cacheSize = maxMemory / 8;
        mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {
            @Override
            protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {
                // 重寫此方法來衡量每張圖片的大小洋侨,默認(rèn)返回圖片數(shù)量舍扰。  
                return bitmap.getByteCount() / 1024;
            }
        };
    }

    public void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {
        if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {
            mMemoryCache.put(key, bitmap);
        }
    }

    public Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {
        return mMemoryCache.get(key);
    }

在這個例子當(dāng)中,使用了系統(tǒng)分配給應(yīng)用程序的八分之一內(nèi)存來作為緩存大小希坚。在中高配置的手機(jī)當(dāng)中边苹,這大概會有4兆(32/8)的緩存空間。一個全屏幕的 GridView 使用4張 800x480分辨率的圖片來填充吏够,則大概會占用1.5兆的空間(8004804)勾给。因此,這個緩存大小可以存儲2.5頁的圖片锅知。

當(dāng)向 ImageView 中加載一張圖片時,首先會在 LruCache 的緩存中進(jìn)行檢查播急。如果找到了相應(yīng)的鍵值,則會立刻更新ImageView 售睹,否則開啟一個后臺線程來加載這張圖片桩警。

public void loadBitmap(int resId, ImageView imageView) {
        final String imageKey = String.valueOf(resId);
        final Bitmap bitmap = getBitmapFromMemCache(imageKey);
        if (bitmap != null) {
            imageView.setImageBitmap(bitmap);
        } else {
            imageView.setImageResource(R.drawable.image_placeholder);
            BitmapWorkerTask task = new BitmapWorkerTask(imageView);
            task.execute(resId);
        }
}

BitmapWorkerTask 還要把新加載的圖片的鍵值對放到緩存中。

class BitmapWorkerTask extends AsyncTask<Integer, Void, Bitmap> {
    // 在后臺加載圖片昌妹。  
    @Override
    protected Bitmap doInBackground(Integer... params) {
        final Bitmap bitmap = decodeSampledBitmapFromResource(
                getResources(), params[0], 100, 100);
        addBitmapToMemoryCache(String.valueOf(params[0]), bitmap);
        return bitmap;
    }
}

掌握了以上兩種方法捶枢,不管是要在程序中加載超大圖片,還是要加載大量圖片飞崖,都不用擔(dān)心OOM的問題了!不過僅僅是理論地介紹不知道大家能不能完全理解烂叔,在后面的文章中我會演示如何在實(shí)際程序中靈活運(yùn)用上述技巧來避免程序OOM

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