Bitmap之位图采样和内存计算详解
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：
有效的处理较大的图
缓存位图
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：
1/**
2 * 位图采样
3 * @param res
4 * @param resId
5 * @return
6 */
7public Bitmap decodeSampleFromResource(Resources res, int resId){
8 //BitmapFactory创建设置选项
9 BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
10 //设置采样比例
11 options.inSampleSize = 200;
12 Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(res,resId,options);
13 return bitmap;
14}
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/**
2 * 1.计算位图采样比例
3 *
4 * @param option
5 * @param reqWidth
6 * @param reqHeight
7 * @return
8 */
9public int calculateSampleSize(BitmapFactory.Options option, int reqWidth, int reqHeight) {
10 //获得图片的原宽高
11 int width = option.outWidth;
12 int height = option.outHeight;
13
14 int inSampleSize = 1;
15 if (width > reqWidth || height > reqHeight) {
16 if (width > height) {
17 inSampleSize = Math.round((float) height / (float) reqHeight);
18 } else {
19 inSampleSize = Math.round((float) width / (float) reqWidth);
20 }
21 }
22 return inSampleSize;
23}
24
25/**
26 * 2.计算位图采样比例
27 * @param options
28 * @param reqWidth
29 * @param reqHeight
30 * @return
31 */
32public int calculateSampleSize1(BitmapFactory.Options options, int reqWidth, int reqHeight) {
33
34 //获得图片的原宽高
35 int height = options.outHeight;
36 int width = options.outWidth;
37
38 int inSampleSize = 1;
39 if (height > reqHeight || width > reqWidth) {
40 // 计算出实际宽高和目标宽高的比率
41 final int heightRatio = Math.round((float) height / (float) reqHeight);
42 final int widthRatio = Math.round((float) width / (float) reqWidth);
43 /**
44 * 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
45 * 一定都会大于等于目标的宽和高。
46 */
47 inSampleSize = heightRatio < widthRatio ? heightRatio : widthRatio;
48 }
49 return inSampleSize;
50}
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：
1/**
2 * 位图采样
3 * @param resources
4 * @param resId
5 * @param reqWidth
6 * @param reqHeight
7 * @return
8 */
9public Bitmap decodeSampleFromBitmap(Resources resources, int resId, int reqWidth, int reqHeight) {
10 //创建一个位图工厂的设置选项
11 BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
12 //设置该属性为true,解码时只能获取width、height、mimeType
13 options.inJustDecodeBounds = true;
14 //解码
15 BitmapFactory.decodeResource(resources, resId, options);
16 //计算采样比例
17 int inSampleSize = options.inSampleSize = calculateSampleSize(options, reqWidth, reqHeight);
18 //设置该属性为false，实现真正解码
19 options.inJustDecodeBounds = false;
20 //解码
21 Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, resId, options);
22 return bitmap;
23}
在解码过程中使用了 BitmapFactory.decodeResource() 方法，具体如下：
1/**
2 * 解码指定id的资源文件
3 */
4public static Bitmap decodeResource(Resources res, int id, BitmapFactory.Options opts) {
5 ...
6 /**
7 * 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
8 * 如果图片在drawable-xxhdpi，那么density为480dpi
9 */
10 is = res.openRawResource(id, value);
11 //从输入流解码出一个Bitmap对象，以便根据opts缩放相应的位图
12 bm = decodeResourceStream(res, value, is, null, opts);
13 ...
14}
显然真正解码的方法应该是 decodeResourceStream() 方法，具体如下：
1/**
2 * 从输入流中解码出一个Bitmap，并对该Bitmap进行相应的缩放
3 */
4public static Bitmap decodeResourceStream(Resources res, TypedValue value,
5 InputStream is, Rect pad, BitmapFactory.Options opts) {
6
7 if (opts == null) {
8 //创建一个默认的Option对象
9 opts = new BitmapFactory.Options();
10 }
11
12 /**
13 * 如果设置了inDensity的值，则按照设置的inDensity来计算
14 * 否则将资源文件夹所表示的density设置inDensity
15 */
16 if (opts.inDensity == 0 && value != null) {
17 final int density = value.density;
18 if (density == TypedValue.DENSITY_DEFAULT) {
19 opts.inDensity = DisplayMetrics.DENSITY_DEFAULT;
20 } else if (density != TypedValue.DENSITY_NONE) {
21 opts.inDensity = density;
22 }
23 }
24
25 /**
26 * 同理，也可以通过BitmapFactory.Option对象设置inTargetDensity
27 * inTargetDensity 表示densityDpi，也就是手机的density
28 * 使用DisplayMetrics对象.densityDpi获得
29 */
30 if (opts.inTargetDensity == 0 && res != null) {
31 opts.inTargetDensity = res.getDisplayMetrics().densityDpi;
32 }
33 //decodeStream()方法中调用了native方法
34 return decodeStream(is, pad, opts);
35}
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：
1/**
2 * 返回解码后的Bitmap,
3 */
4public static Bitmap decodeStream(InputStream is, Rect outPadding, BitmapFactory.Options opts) {
5 ...
6 bm = nativeDecodeAsset(asset, outPadding, opts);
7 //调用了native方法：nativeDecodeStream(is, tempStorage, outPadding, opts);
8 bm = decodeStreamInternal(is, outPadding, opts);
9 Set the newly decoded bitmap's density based on the Options
10 //根据Options设置最新解码的Bitmap
11 setDensityFromOptions(bm, opts);
12 ...
13 return bm;
14}
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：
1/**
2 * BitmapFactory.cpp 源码
3 */
4static jobject doDecode(JNIEnv*env, SkStreamRewindable*stream, jobject padding, jobject options) {
5 ...
6 if (env -> GetBooleanField(options, gOptions_scaledFieldID)) {
7 const int density = env -> GetIntField(options, gOptions_densityFieldID);
8 const int targetDensity = env -> GetIntField(options, gOptions_targetDensityFieldID);
9 const int screenDensity = env -> GetIntField(options, gOptions_screenDensityFieldID);
10 if (density != 0 && targetDensity != 0 && density != screenDensity) {
11 //计算缩放比例
12 scale = (float) targetDensity / density;
13 }
14 }
15 ...
16 //原始Bitmap
17 SkBitmap decodingBitmap;
18 ...
19
20 //原始位图的宽高
21 int scaledWidth = decodingBitmap.width();
22 int scaledHeight = decodingBitmap.height();
23
24 //综合density和targetDensity计算最终宽高
25 if (willScale && decodeMode != SkImageDecoder::kDecodeBounds_Mode) {
26 scaledWidth = int(scaledWidth * scale + 0.5f);
27 scaledHeight = int(scaledHeight * scale + 0.5f);
28 }
29 ...
30 //x、y方向上的缩放比例，大概与scale相等
31 const float sx = scaledWidth / float(decodingBitmap.width());
32 const float sy = scaledHeight / float(decodingBitmap.height());
33 ...
34 //将canvas放大scale，然后绘制Bitmap
35 SkCanvas canvas (outputBitmap);
36 canvas.scale(sx, sy);
37 canvas.drawARGB(0x00, 0x00, 0x00, 0x00);
38 canvas.drawBitmap(decodingBitmap, 0.0f, 0.0f, & paint);
39}
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，由于微信不支持外部链接，可在公众号后台回复关键字BitmapFactory获取链接。
Bitmap 内存计算
首先贡献一张大图 6000 x 4000 ,图片接近 12M，【点击获取】 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：
1Bitmap 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：
1scale = targetDensity / density
2
3widthPix = originalWidth * scale
4
5heightPix = orignalHeight * scale
6
7Bitmap 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：
1BitmapMemory = 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：
1inSampleSize = 200
2
3scale = targetDensity / density} = 480 / 480 = 1
4
5widthPix = orignalScale * scale = 6000 / 200 * 1 = 30
6
7heightPix = orignalHeight * scale = 4000 / 200 * 1 = 20
8
9Bitmap Memory = widthPix * heightPix * 4
10= 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：
1inSampleSize = 200
2
3scale = targetDensity / density = 480 / 320
4
5widthPix = orignalWidth * scale = 6000 / 200 * scale = 45
6
7heightPix = orignalHeight * scale = 4000 / 200 * 480 / 320 = 30
8
9Bitmap Memory = widthPix * scale * heightPix * scale * 4
10= 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：
1inSampleSize = 4000 / 100 = 40
2
3scale = targetDensity / density = 480 / 480 = 1
4
5widthPix = orignalWidth * scale = 6000 / 40 * 1 = 150
6
7heightPix = orignalHeight * scale = 4000 / 40 * 1 = 100
8
9BitmapMemory = 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：
1inSampleSize = 4000 / 100 = 40
2
3scale = targetDensity / density = 480 / 320
4
5widthPix = orignalWidth * scale = 6000 / 40 * scale = 225
6
7heightPix = orignalHeight * scale = 4000 / 40 * scale = 150
8
9BitmapMemory = 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如上所述。
测试效果
将同样的图片放到不同的 drawable 文件夹下，测试效果图参考如下：
| xhdpi | xxhdpi |
|---|---|
可以添加我的微信 jzmanu 一起交流学习，下一篇将介绍位图的缓存。
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