Android开发之超强图片工具类BitmapUtil完整实例
本文实例讲述了Android开发之超强图片工具类BitmapUtil。分享给大家供大家参考,具体如下:
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说明:为了方便大家使用,本人把大家常用的图片处理代码集中到这个类里
使用了LruCache与SoftReference
/** * 图片加载及转化工具 ----------------------------------------------------------------------- 延伸:一个Bitmap到底占用多大内存?系统给每个应用程序分配多大内存? Bitmap占用的内存为:像素总数 * * 每个像素占用的内存。在Android中, Bitmap有四种像素类型:ARGB_8888、ARGB_4444、ARGB_565、ALPHA_8, 他们每个像素占用的字节数分别为4、2、2、1。因此,一个2000*1000的ARGB_8888 * 类型的Bitmap占用的内存为2000*1000*4=8000000B=8MB。 * * @author chen.lin * */ public class BitmapUtil { /** * 1)软引用 ,已经不适合缓存图片信息,加载图片时会出现重叠的现象 * 2)Android 3.0 (API Level 11)中,图片的数据会存储在本地的内存当中 * 因而无法用一种可预见的方式将其释放,这就有潜在的风险造成应用程序的内存溢出并崩溃, * 3)因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始,垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象, 这让软引用和弱引用变得不再可靠。 * */ private static Map> imageCache = new HashMap >(); /** * 初始化lrucache,最少使用最先移除,LruCache来缓存图片, * 当存储Image的大小大于LruCache设定的值,系统自动释放内存, */ private static LruCache mMemoryCache; static { final int memory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024); final int cacheSize = memory / 8; mMemoryCache = new LruCache (cacheSize) { protected int sizeOf(String key, Bitmap value) { // return value.getByteCount() / 1024; return value.getHeight() * value.getRowBytes(); } }; } // ---lrucache---------------------------------------------------- /** * 添加图片到lrucache * * @param key * @param bitmap */ public synchronized void addBitmapToMemCache(String key, Bitmap bitmap) { if (getBitmapFromMemCache(key) == null) { if (key != null & bitmap != null) { mMemoryCache.put(key, bitmap); } } } /** * 清除缓存 */ public void clearMemCache() { if (mMemoryCache != null) { if (mMemoryCache.size() > 0) { mMemoryCache.evictAll(); } mMemoryCache = null; } } /** * 移除缓存 */ public synchronized void removeMemCache(String key) { if (key != null) { if (mMemoryCache != null) { Bitmap bm = mMemoryCache.remove(key); if (bm != null) bm.recycle(); } } } /** * 从lrucache里读取图片 * * @param key * @return */ public Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) { if (key != null) { return mMemoryCache.get(key); } return null; } /** * 加载图片 * * @param context * @param resId * @param imageView */ public void loadBitmap(Context context, int resId, ImageView imageView) { final String imageKey = String.valueOf(resId); final Bitmap bitmap = getBitmapFromMemCache(imageKey); if (bitmap != null) { imageView.setImageBitmap(bitmap); } else { imageView.setImageResource(resId); BitmapWorkerTask task = new BitmapWorkerTask(context); task.execute(resId); } } /** * 任务类 * * @Project App_View * @Package com.android.view.tool * @author chenlin * @version 1.0 * @Date 2014年5月10日 */ class BitmapWorkerTask extends AsyncTask { private Context mContext; public BitmapWorkerTask(Context context) { mContext = context; } // 在后台加载图片。 @Override protected Bitmap doInBackground(Integer... params) { final Bitmap bitmap = decodeSampledBitmapFromResource(mContext.getResources(), params[0], 100, 100); addBitmapToMemCache(String.valueOf(params[0]), bitmap); return bitmap; } } // --软引用--------------------------------------------------------- public static void addBitmapToCache(String path) { // 强引用的Bitmap对象 Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(path); // 软引用的Bitmap对象 SoftReference softBitmap = new SoftReference (bitmap); // 添加该对象到Map中使其缓存 imageCache.put(path, softBitmap); } public static Bitmap getBitmapByPath(String path) { // 从缓存中取软引用的Bitmap对象 SoftReference softBitmap = imageCache.get(path); // 判断是否存在软引用 if (softBitmap == null) { return null; } // 取出Bitmap对象,如果由于内存不足Bitmap被回收,将取得空 Bitmap bitmap = softBitmap.get(); return bitmap; } public Bitmap loadBitmap(final String imageUrl, final ImageCallBack imageCallBack) { SoftReference reference = imageCache.get(imageUrl); if (reference != null) { if (reference.get() != null) { return reference.get(); } } final Handler handler = new Handler() { public void handleMessage(final android.os.Message msg) { // 加入到缓存中 Bitmap bitmap = (Bitmap) msg.obj; imageCache.put(imageUrl, new SoftReference (bitmap)); if (imageCallBack != null) { imageCallBack.getBitmap(bitmap); } } }; new Thread() { public void run() { Message message = handler.obtainMessage(); message.obj = downloadBitmap(imageUrl); handler.sendMessage(message); } }.start(); return null; } public interface ImageCallBack { void getBitmap(Bitmap bitmap); } // ----其它工具---------------------------------------------------------------------------------- /** * 从网上下载图片 * * @param imageUrl * @return */ private Bitmap downloadBitmap(String imageUrl) { Bitmap bitmap = null; try { bitmap = BitmapFactory.decodeStream(new URL(imageUrl).openStream()); return bitmap; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } /** * drawable 转bitmap * * @param drawable * @return */ public static Bitmap drawable2Bitmap(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); // canvas.setBitmap(bitmap); drawable.setBounds(0, 0, drawable.getIntrinsicWidth(), drawable.getIntrinsicHeight()); drawable.draw(canvas); return bitmap; } /** * bitmap 转 drawable * * @param bm * @return */ public static Drawable bitmap2Drable(Bitmap bm) { return new BitmapDrawable(bm); } /** * 把字节数组通过BASE64Encoder转换成字符串 * * @param image * @return */ public static String getBase64(byte[] image) { String string = ""; try { BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder(); string = encoder.encodeBuffer(image).trim(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return string; } /** * 把字节数据转换成Drawable * * @param imgByte * 字节数据 * @return */ @SuppressWarnings("deprecation") public static Drawable byte2Drawable(byte[] imgByte) { Bitmap bitmap; if (imgByte != null) { bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(imgByte, 0, imgByte.length); Drawable drawable = new BitmapDrawable(bitmap); return drawable; } return null; } /** * 把图片转换成字节数组 * * @param bmp * @return */ public static byte[] bitmap2Byte(Bitmap bm) { Bitmap outBitmap = Bitmap.createScaledBitmap(bm, 150, bm.getHeight() * 150 / bm.getWidth(), true); if (bm != outBitmap) { bm.recycle(); bm = null; } byte[] compressData = null; ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); try { try { outBitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.PNG, 100, baos); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } compressData = baos.toByteArray(); baos.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return compressData; } /** * 缩放图片 * * @param bitmap * 原图片 * @param newWidth * @param newHeight * @return */ public static Bitmap setBitmapSize(Bitmap bitmap, int newWidth, int newHeight) { int width = bitmap.getWidth(); int height = bitmap.getHeight(); float scaleWidth = (newWidth * 1.0f) / width; float scaleHeight = (newHeight * 1.0f) / height; Matrix matrix = new Matrix(); matrix.postScale(scaleWidth, scaleHeight); return Bitmap.createBitmap(bitmap, 0, 0, width, height, matrix, true); } /** * 缩放图片 * * @param bitmapPath * 图片路径 * @return */ public static Bitmap setBitmapSize(String bitmapPath, float newWidth, float newHeight) { Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(bitmapPath); if (bitmap == null) { Logger.i("bitmap", "bitmap------------>发生未知异常!"); return null; } int width = bitmap.getWidth(); int height = bitmap.getHeight(); float scaleWidth = newWidth / width; float scaleHeight = newHeight / height; Matrix matrix = new Matrix(); matrix.postScale(scaleWidth, scaleHeight); return Bitmap.createBitmap(bitmap, 0, 0, width, height, matrix, true); } /** * 计算图片的缩放大小 如果==1,表示没变化,==2,表示宽高都缩小一倍 ---------------------------------------------------------------------------- * inSampleSize是BitmapFactory.Options类的一个参数,该参数为int型, 他的值指示了在解析图片为Bitmap时在长宽两个方向上像素缩小的倍数。inSampleSize的默认值和最小值为1(当小于1时,解码器将该值当做1来处理), * 且在大于1时,该值只能为2的幂(当不为2的幂时,解码器会取与该值最接近的2的幂)。 例如,当inSampleSize为2时,一个2000*1000的图片,将被缩小为1000*500,相应地, 它的像素数和内存占用都被缩小为了原来的1/4: * * @param options * @param reqWidth * @param reqHeight * @return */ public static int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options, int reqWidth, int reqHeight) { // 原始图片的宽高 final int height = options.outHeight; final int width = options.outWidth; int inSampleSize = 1; if (height > reqHeight || width > reqWidth) { final int halfHeight = height / 2; final int halfWidth = width / 2; // 在保证解析出的bitmap宽高分别大于目标尺寸宽高的前提下,取可能的inSampleSize的最大值 while ((halfHeight / inSampleSize) > reqHeight && (halfWidth / inSampleSize) > reqWidth) { inSampleSize *= 2; } } return inSampleSize; } /** * 根据计算出的inSampleSize生成Bitmap(此时的bitmap是经过缩放的图片) * * @param res * @param resId * @param reqWidth * @param reqHeight * @return */ public static Bitmap decodeSampledBitmapFromResource(Resources res, int resId, int reqWidth, int reqHeight) { // 首先设置 inJustDecodeBounds=true 来获取图片尺寸 final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); /** * inJustDecodeBounds属性设置为true,decodeResource()方法就不会生成Bitmap对象,而仅仅是读取该图片的尺寸和类型信息: */ options.inJustDecodeBounds = true; BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options); // 计算 inSampleSize 的值 options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight); // 根据计算出的 inSampleSize 来解码图片生成Bitmap options.inJustDecodeBounds = false; return BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options); } /** * 将图片保存到本地时进行压缩, 即将图片从Bitmap形式变为File形式时进行压缩, * 特点是: File形式的图片确实被压缩了, 但是当你重新读取压缩后的file为 Bitmap是,它占用的内存并没有改变 * * @param bmp * @param file */ public static void compressBmpToFile(Bitmap bmp, File file) { ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); int options = 80;// 个人喜欢从80开始, bmp.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos); while (baos.toByteArray().length / 1024 > 100) { baos.reset(); options -= 10; bmp.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos); } try { FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file); fos.write(baos.toByteArray()); fos.flush(); fos.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } /** * 将图片从本地读到内存时,进行压缩 ,即图片从File形式变为Bitmap形式 * 特点: 通过设置采样率, 减少图片的像素, 达到对内存中的Bitmap进行压缩 * @param srcPath * @return */ public static Bitmap compressImageFromFile(String srcPath, float pixWidth, float pixHeight) { BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inJustDecodeBounds = true;// 只读边,不读内容 Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(srcPath, options); options.inJustDecodeBounds = false; int w = options.outWidth; int h = options.outHeight; int scale = 1; if (w > h && w > pixWidth) { scale = (int) (options.outWidth / pixWidth); } else if (w < h && h > pixHeight) { scale = (int) (options.outHeight / pixHeight); } if (scale <= 0) scale = 1; options.inSampleSize = scale;// 设置采样率 options.inPreferredConfig = Config.ARGB_8888;// 该模式是默认的,可不设 options.inPurgeable = true;// 同时设置才会有效 options.inInputShareable = true;// 。当系统内存不够时候图片自动被回收 bitmap = BitmapFactory.decodeFile(srcPath, options); // return compressBmpFromBmp(bitmap);//原来的方法调用了这个方法企图进行二次压缩 // 其实是无效的,大家尽管尝试 return bitmap; } /** * 判断照片的角度 * @param path * @return */ public static int readPictureDegree(String path) { 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 (IOException e) { e.printStackTrace(); } return degree; } /** * Android根据设备屏幕尺寸和dpi的不同,给系统分配的单应用程序内存大小也不同,具体如下表 * * 屏幕尺寸 DPI 应用内存 * small / normal / large ldpi / mdpi 16MB * small / normal / large tvdpi / hdpi 32MB * small / normal / large xhdpi 64MB * small / normal / large 400dpi 96MB * small / normal / large xxhdpi 128MB * ------------------------------------------------------- * xlarge mdpi 32MB * xlarge tvdpi / hdpi 64MB * xlarge xhdpi 128MB * xlarge 400dpi 192MB * xlarge xxhdpi 256MB */ }
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希望本文所述对大家Android程序设计有所帮助。
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