Bitmap之位图采样和内存计算详解
- 2020 年 4 月 9 日
- 笔记
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：
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 reqWidth, 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 reqWidth, 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, resId, 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, resId, 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, outPadding, opts); bm = decodeStreamInternal(is, outPadding, 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, 0x00); canvas.drawBitmap(decodingBitmap, 0.0f, 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 / density widthPix = originalWidth * scale heightPix = orignalHeight * scale Bitmap 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 = 200 scale = targetDensity / density} = 480 / 480 = 1 widthPix = orignalScale * scale = 6000 / 200 * 1 = 30 heightPix = orignalHeight * scale = 4000 / 200 * 1 = 20 Bitmap 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 = 200 scale = targetDensity / density = 480 / 320 widthPix = orignalWidth * scale = 6000 / 200 * scale = 45 heightPix = orignalHeight * scale = 4000 / 200 * 480 / 320 = 30 Bitmap 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100×100，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 = 40 scale = targetDensity / density = 480 / 480 = 1 widthPix = orignalWidth * scale = 6000 / 40 * 1 = 150 heightPix = orignalHeight * scale = 4000 / 40 * 1 = 100 BitmapMemory = 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 = 40 scale = targetDensity / density = 480 / 320 widthPix = orignalWidth * scale = 6000 / 40 * scale = 225 heightPix = orignalHeight * scale = 4000 / 40 * scale = 150 BitmapMemory = 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 |
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如果感兴趣，可以关注公众号：jzman-blog，一起交流学习。
