Android图片缓存之Bitmap详解（一）

前言：
最近准备研究一下图片缓存框架，基于这个想法觉得还是先了解有关图片缓存的基础知识，今天重点学习一下Bitmap、BitmapFactory这两个类。 

Bitmap：
Bitmap是Android系统中的图像处理的最重要类之一。用它可以获取图像文件信息，进行图像剪切、旋转、缩放等操作，并可以指定格式保存图像文件。
 重要函数
 •public void recycle() // 回收位图占用的内存空间，把位图标记为Dead
 •public final boolean isRecycled() //判断位图内存是否已释放  
 •public final int getWidth()//获取位图的宽度 
 •public final int getHeight()//获取位图的高度
 •public final boolean isMutable()//图片是否可修改 
 •public int getScaledWidth(Canvas canvas)//获取指定密度转换后的图像的宽度 
 •public int getScaledHeight(Canvas canvas)//获取指定密度转换后的图像的高度 
 •public boolean compress(CompressFormat format, int quality, OutputStream stream)//按指定的图片格式以及画质，将图片转换为输出流。 
 format：Bitmap.CompressFormat.PNG或Bitmap.CompressFormat.JPEG 
 quality：画质，0-100.0表示最低画质压缩，100以最高画质压缩。对于PNG等无损格式的图片，会忽略此项设置。
 •public static Bitmap createBitmap(Bitmap src) //以src为原图生成不可变得新图像 
 •public static Bitmap createScaledBitmap(Bitmap src, int dstWidth, int dstHeight, boolean filter)//以src为原图，创建新的图像，指定新图像的高宽以及是否可变。 
 •public static Bitmap createBitmap(int width, int height, Config config)——创建指定格式、大小的位图 
 •public static Bitmap createBitmap(Bitmap source, int x, int y, int width, int height)以source为原图，创建新的图片，指定起始坐标以及新图像的高宽。 

BitmapFactory工厂类：
Option 参数类：
 •public boolean inJustDecodeBounds//如果设置为true，不获取图片，不分配内存，但会返回图片的高度宽度信息。
 •public int inSampleSize//图片缩放的倍数
 •public int outWidth//获取图片的宽度值
 •public int outHeight//获取图片的高度值 
 •public int inDensity//用于位图的像素压缩比 
 •public int inTargetDensity//用于目标位图的像素压缩比（要生成的位图） 
 •public byte[] inTempStorage //创建临时文件，将图片存储
 •public boolean inScaled//设置为true时进行图片压缩，从inDensity到inTargetDensity
 •public boolean inDither //如果为true,解码器尝试抖动解码
 •public Bitmap.Config inPreferredConfig //设置解码器
 •public String outMimeType //设置解码图像
 •public boolean inPurgeable//当存储Pixel的内存空间在系统内存不足时是否可以被回收
 •public boolean inInputShareable //inPurgeable为true情况下才生效，是否可以共享一个InputStream
 •public boolean inPreferQualityOverSpeed  //为true则优先保证Bitmap质量其次是解码速度
 •public boolean inMutable //配置Bitmap是否可以更改，比如：在Bitmap上隔几个像素加一条线段
 •public int inScreenDensity //当前屏幕的像素密度 

 工厂方法:
 •public static Bitmap decodeFile(String pathName, Options opts) //从文件读取图片 
 •public static Bitmap decodeFile(String pathName)
 •public static Bitmap decodeStream(InputStream is) //从输入流读取图片
 •public static Bitmap decodeStream(InputStream is, Rect outPadding, Options opts)
 •public static Bitmap decodeResource(Resources res, int id) //从资源文件读取图片
 •public static Bitmap decodeResource(Resources res, int id, Options opts) 
 •public static Bitmap decodeByteArray(byte[] data, int offset, int length) //从数组读取图片
 •public static Bitmap decodeByteArray(byte[] data, int offset, int length, Options opts)
 •public static Bitmap decodeFileDescriptor(FileDescriptor fd)//从文件读取文件 与decodeFile不同的是这个直接调用JNI函数进行读取 效率比较高
 •public static Bitmap decodeFileDescriptor(FileDescriptor fd, Rect outPadding, Options opts) 

Bitmap.Config inPreferredConfig : 
枚举变量 （位图位数越高代表其可以存储的颜色信息越多，图像越逼真，占用内存越大）
 •public static final Bitmap.Config ALPHA_8 //代表8位Alpha位图        每个像素占用1byte内存
 •public static final Bitmap.Config ARGB_4444 //代表16位ARGB位图  每个像素占用2byte内存
 •public static final Bitmap.Config ARGB_8888 //代表32位ARGB位图  每个像素占用4byte内存
 •public static final Bitmap.Config RGB_565 //代表8位RGB位图          每个像素占用2byte内存

Android中一张图片（BitMap）占用的内存主要和以下几个因数有关：图片长度，图片宽度，单位像素占用的字节数。

一张图片（BitMap）占用的内存=图片长度*图片宽度*单位像素占用的字节数 

图片读取实例：
 1.）从文件读取方式一 

/**
 * 获取缩放后的本地图片
 *
 * @param filePath 文件路径
 * @param width 宽
 * @param height 高
 * @return
 */
public static Bitmap readBitmapFromFile(String filePath, int width, int height) {
 BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
 options.inJustDecodeBounds = true;
 BitmapFactory.decodeFile(filePath, options);
 float srcWidth = options.outWidth;
 float srcHeight = options.outHeight;
 int inSampleSize = 1;

if (srcHeight > height || srcWidth > width) {
  if (srcWidth > srcHeight) {
   inSampleSize = Math.round(srcHeight / height);
  } else {
   inSampleSize = Math.round(srcWidth / width);
  }
 }

options.inJustDecodeBounds = false;
 options.inSampleSize = inSampleSize;

return BitmapFactory.decodeFile(filePath, options);
}

 2.）从文件读取方式二 效率高于方式一 

/**
 * 获取缩放后的本地图片
 *
 * @param filePath 文件路径
 * @param width 宽
 * @param height 高
 * @return
 */
public static Bitmap readBitmapFromFileDescriptor(String filePath, int width, int height) {
 try {
  FileInputStream fis = new FileInputStream(filePath);
  BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
  options.inJustDecodeBounds = true;
  BitmapFactory.decodeFileDescriptor(fis.getFD(), null, options);
  float srcWidth = options.outWidth;
  float srcHeight = options.outHeight;
  int inSampleSize = 1;

if (srcHeight > height || srcWidth > width) {
   if (srcWidth > srcHeight) {
    inSampleSize = Math.round(srcHeight / height);
   } else {
    inSampleSize = Math.round(srcWidth / width);
   }
  }

options.inJustDecodeBounds = false;
  options.inSampleSize = inSampleSize;

return BitmapFactory.decodeFileDescriptor(fis.getFD(), null, options);
 } catch (Exception ex) {
 }
 return null;
}

测试同样生成10张图片两种方式耗时比较 cpu使用以及内存占用两者相差无几 第二种方式效率高一点 所以建议优先采用第二种方式 

 start = System.currentTimeMillis();
 for (int i = 0; i < testMaxCount; i++) {
  BitmapUtils.readBitmapFromFile(filePath, 400, 400);
 }
 end = System.currentTimeMillis();
 Log.e(TAG, "BitmapFactory decodeFile--time-->" + (end - start));

start = System.currentTimeMillis();
 for (int i = 0; i < testMaxCount; i++) {
  BitmapUtils.readBitmapFromFileDescriptor(filePath, 400, 400);
 }
 end = System.currentTimeMillis();
 Log.e(TAG, "BitmapFactory decodeFileDescriptor--time-->" + (end - start));

3.）从输入流中读取文件 

/**
 * 获取缩放后的本地图片
 *
 * @param ins 输入流
 * @param width 宽
 * @param height 高
 * @return
 */
public static Bitmap readBitmapFromInputStream(InputStream ins, int width, int height) {
 BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
 options.inJustDecodeBounds = true;
 BitmapFactory.decodeStream(ins, null, options);
 float srcWidth = options.outWidth;
 float srcHeight = options.outHeight;
 int inSampleSize = 1;

if (srcHeight > height || srcWidth > width) {
  if (srcWidth > srcHeight) {
   inSampleSize = Math.round(srcHeight / height);
  } else {
   inSampleSize = Math.round(srcWidth / width);
  }
 }

options.inJustDecodeBounds = false;
 options.inSampleSize = inSampleSize;

return BitmapFactory.decodeStream(ins, null, options);
}

4.）从资源文件中读取文件  

public static Bitmap readBitmapFromResource(Resources resources, int resourcesId, int width, int height) {
 BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
 options.inJustDecodeBounds = true;
 BitmapFactory.decodeResource(resources, resourcesId, options);
 float srcWidth = options.outWidth;
 float srcHeight = options.outHeight;
 int inSampleSize = 1;

if (srcHeight > height || srcWidth > width) {
  if (srcWidth > srcHeight) {
   inSampleSize = Math.round(srcHeight / height);
  } else {
   inSampleSize = Math.round(srcWidth / width);
  }
 }

options.inJustDecodeBounds = false;
 options.inSampleSize = inSampleSize;

return BitmapFactory.decodeResource(resources, resourcesId, options);
}

 此种方式相当的耗费内存 建议采用decodeStream代替decodeResource 可以如下形式 

public static Bitmap readBitmapFromResource(Resources resources, int resourcesId, int width, int height) {
 InputStream ins = resources.openRawResource(resourcesId);
 BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
 options.inJustDecodeBounds = true;
 BitmapFactory.decodeStream(ins, null, options);
 float srcWidth = options.outWidth;
 float srcHeight = options.outHeight;
 int inSampleSize = 1;

if (srcHeight > height || srcWidth > width) {
  if (srcWidth > srcHeight) {
   inSampleSize = Math.round(srcHeight / height);
  } else {
   inSampleSize = Math.round(srcWidth / width);
  }
 }

options.inJustDecodeBounds = false;
 options.inSampleSize = inSampleSize;

return BitmapFactory.decodeStream(ins, null, options);
}

decodeStream、decodeResource占用内存对比： 

start = System.currentTimeMillis();
 for (int i = 0; i < testMaxCount; i++) {
  BitmapUtils.readBitmapFromResource(getResources(), R.mipmap.ic_app_center_banner, 400, 400);
  Log.e(TAG, "BitmapFactory decodeResource--num-->" + i);
 }
 end = System.currentTimeMillis();
 Log.e(TAG, "BitmapFactory decodeResource--time-->" + (end - start));

start = System.currentTimeMillis();
 for (int i = 0; i < testMaxCount; i++) {
  BitmapUtils.readBitmapFromResource1(getResources(), R.mipmap.ic_app_center_banner, 400, 400);
  Log.e(TAG, "BitmapFactory decodeStream--num-->" + i);
 }
 end = System.currentTimeMillis();
 Log.e(TAG, "BitmapFactory decodeStream--time-->" + (end - start));

BitmapFactory.decodeResource 加载的图片可能会经过缩放，该缩放目前是放在 java 层做的，效率比较低，而且需要消耗 java 层的内存。因此，如果大量使用该接口加载图片，容易导致OOM错误。
BitmapFactory.decodeStream 不会对所加载的图片进行缩放，相比之下占用内存少，效率更高。
 这两个接口各有用处，如果对性能要求较高，则应该使用 decodeStream；如果对性能要求不高，且需要 Android 自带的图片自适应缩放功能，则可以使用 decodeResource。 

5. ）从二进制数据读取图片 

public static Bitmap readBitmapFromByteArray(byte[] data, int width, int height) {
 BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
 options.inJustDecodeBounds = true;
 BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length, options);
 float srcWidth = options.outWidth;
 float srcHeight = options.outHeight;
 int inSampleSize = 1;

if (srcHeight > height || srcWidth > width) {
  if (srcWidth > srcHeight) {
   inSampleSize = Math.round(srcHeight / height);
  } else {
   inSampleSize = Math.round(srcWidth / width);
  }
 }

options.inJustDecodeBounds = false;
 options.inSampleSize = inSampleSize;

return BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length, options);
}

6.）从assets文件读取图片 

/**
 * 获取缩放后的本地图片
 *
 * @param filePath 文件路径
 * @return
 */
public static Bitmap readBitmapFromAssetsFile(Context context, String filePath) {
 Bitmap image = null;
 AssetManager am = context.getResources().getAssets();
 try {
  InputStream is = am.open(filePath);
  image = BitmapFactory.decodeStream(is);
  is.close();
 } catch (IOException e) {
  e.printStackTrace();
 }
 return image;
}

图片保存文件： 

public static void writeBitmapToFile(String filePath, Bitmap b, int quality) {
 try {
  File desFile = new File(filePath);
  FileOutputStream fos = new FileOutputStream(desFile);
  BufferedOutputStream bos = new BufferedOutputStream(fos);
  b.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, quality, bos);
  bos.flush();
  bos.close();
 } catch (IOException e) {
  e.printStackTrace();
 }
}

图片压缩： 

private static Bitmap compressImage(Bitmap image) {
 if (image == null) {
  return null;
 }
 ByteArrayOutputStream baos = null;
 try {
  baos = new ByteArrayOutputStream();
  image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);
  byte[] bytes = baos.toByteArray();
  ByteArrayInputStream isBm = new ByteArrayInputStream(bytes);
  Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm);
  return bitmap;
 } catch (OutOfMemoryError e) {
 } finally {
  try {
   if (baos != null) {
    baos.close();
   }
  } catch (IOException e) {
  }
 }
 return null;
}

图片缩放： 

/**
 * 根据scale生成一张图片
 *
 * @param bitmap
 * @param scale 等比缩放值
 * @return
 */
public static Bitmap bitmapScale(Bitmap bitmap, float scale) {
 Matrix matrix = new Matrix();
 matrix.postScale(scale, scale); // 长和宽放大缩小的比例
 Bitmap resizeBmp = Bitmap.createBitmap(bitmap, 0, 0, bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight(), matrix, true);
 return resizeBmp;
}

获取图片旋转角度： 

/**
 * 读取照片exif信息中的旋转角度
 *
 * @param path 照片路径
 * @return角度
 */
private static int readPictureDegree(String path) {
 if (TextUtils.isEmpty(path)) {
  return 0;
 }
 int degree = 0;
 try {
  ExifInterface exifInterface = new ExifInterface(path);
  int orientation = exifInterface.getAttributeInt(ExifInterface.TAG_ORIENTATION, ExifInterface.ORIENTATION_NORMAL);
  switch (orientation) {
   case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_90:
    degree = 90;
    break;
   case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_180:
    degree = 180;
    break;
   case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_270:
    degree = 270;
    break;
  }
 } catch (Exception e) {
 }
 return degree;
}

图片旋转角度： 

 private static Bitmap rotateBitmap(Bitmap b, float rotateDegree) {
   if (b == null) {
     return null;
   }
   Matrix matrix = new Matrix();
   matrix.postRotate(rotateDegree);
   Bitmap rotaBitmap = Bitmap.createBitmap(b, 0, 0, b.getWidth(), b.getHeight(), matrix, true);
   return rotaBitmap;
 }

图片转二进制：

public byte[] bitmap2Bytes(Bitmap bm) {
   ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
   bm.compress(Bitmap.CompressFormat.PNG, 100, baos);
   return baos.toByteArray();
 }

Bitmap转Drawable

public static Drawable bitmapToDrawable(Resources resources, Bitmap bm) {
   Drawable drawable = new BitmapDrawable(resources, bm);
   return drawable;
 }

Drawable转Bitmap 

public static Bitmap drawableToBitmap(Drawable drawable) {
   Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(drawable.getIntrinsicWidth(), drawable.getIntrinsicHeight(), drawable.getOpacity() != PixelFormat.OPAQUE ? Bitmap.Config.ARGB_8888 : Bitmap.Config.RGB_565);
   Canvas canvas = new Canvas(bitmap);
   drawable.setBounds(0, 0, drawable.getIntrinsicWidth(), drawable.getIntrinsicHeight());
   drawable.draw(canvas);
   return bitmap;
 }

Drawable、Bitmap占用内存探讨
 之前一直使用过Afinal 和Xutils 熟悉这两框架的都知道，两者出自同一人，Xutils是Afina的升级版，AFinal中的图片内存缓存使用的是Bitmap 而后来为何Xutils将内存缓存的对象改成了Drawable了呢?我们一探究竟 
写个测试程序： 

List<Bitmap> bitmaps = new ArrayList<>();
   start = System.currentTimeMillis();
   for (int i = 0; i < testMaxCount; i++) {
     Bitmap bitmap = BitmapUtils.readBitMap(this, R.mipmap.ic_app_center_banner);
     bitmaps.add(bitmap);
     Log.e(TAG, "BitmapFactory Bitmap--num-->" + i);
   }
   end = System.currentTimeMillis();
   Log.e(TAG, "BitmapFactory Bitmap--time-->" + (end - start));

List<Drawable> drawables = new ArrayList<>();

start = System.currentTimeMillis();
   for (int i = 0; i < testMaxCount; i++) {
     Drawable drawable = getResources().getDrawable(R.mipmap.ic_app_center_banner);
     drawables.add(drawable);
     Log.e(TAG, "BitmapFactory Drawable--num-->" + i);
   }
   end = System.currentTimeMillis();
   Log.e(TAG, "BitmapFactory Drawable--time-->" + (end - start));

测试数据1000 同一张图片

从测试说明Drawable 相对Bitmap有很大的内存占用优势。这也是为啥现在主流的图片缓存框架内存缓存那一层采用Drawable作为缓存对象的原因。
 小结：图片处理就暂时学习到这里，以后再做补充。