Bitmap位圖採樣和記憶體計算

Android 開發中經常考慮的一個問題就是 OOM (Out Of Memory)，也就是內存溢出，一方面大量加載圖片時有可能出現 OOM，通過採樣壓縮圖片可避免 OOM，另一方面，如一張 1024 x 768 像素的圖像被縮略顯示在 128 x 96 的 ImageView 中，這種做法顯然是不值得的，可通過採樣加載一個合適的縮小版本到內存中，以減小內存的消耗，Bitmap 的優化主要有兩個方面如下：

有效的處理較大的圖
快取位圖

這篇文章主要側重於如何有效的處理較大的位圖。

此外，在 Android 中按照位圖採樣的方法加載一個縮小版本到內存中應該考慮因素？

估計加載完整圖像所需要的內存
加載這個圖片所需的空間帶給其程序的其他內存需求
加載圖片的目標 ImageView 或 UI 組件的尺寸
當前設備的螢幕尺寸或密度。

本文內容如下：

位圖採樣
Bitmap 內存計算
測試效果

位圖採樣#

圖像有不同的形狀和大小，讀取較大的圖片時會耗費內存。讀取一個位圖的尺寸和類型，為了從多種資源創建一個位圖，BitmapFactory 類提供了許多解碼的方法，根據圖像數據資源選擇最合適的解碼方法，這些方法試圖請求分配內存來構造位圖，因此很容易導致 OOM 異常。每種類型的解碼方法都有額外的特徵可以讓你通過 BitMapFactory.Options 類指定解碼選項。當解碼時設置 inJustDecodeBounds 為 true，可在不分配內存之前讀取圖像的尺寸和類型，下面的代碼實現了簡單的位圖採樣：

/**
  * 位圖採樣
  * @param res
  * @param resId
  * @return
  */
public Bitmap decodeSampleFromResource(Resources res, int resId){
    //BitmapFactory創建設置選項
    BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
    //設置採樣比例
    options.inSampleSize = 200;
    Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(res,resId,options);
    return bitmap;
}

注意：其他 decode... 方法與 decodeResource 類似，這裡都以 decodeRedource 為例。

實際使用時，必須根據具體的寬高要求計算合適的 inSampleSize 來進行位圖的採樣，比如，將一個分辨率為 2048 x 1536 的圖像使用 inSampleSize 值為 4 去編碼產生一個 512 x 384 的圖像，這裡假設位圖配置為 ARGB_8888，載入到內存中僅僅是 0.75M 而不是原來的 12M，關於圖像所占內存的計算將在下文中介紹，下面是根據所需寬高進行計算採樣比例的計算方法：

/**
 * 1.計算位圖採樣比例
 *
 * @param option
 * @param reqWidth
 * @param reqHeight
 * @return
 */
public int calculateSampleSize(BitmapFactory.Options option, int reqWidth, int reqHeight) {
    //獲得圖片的原寬高
    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.計算位圖採樣比例
 * @param options
 * @param reqWidth
 * @param reqHeight
 * @return
 */
public int calculateSampleSize1(BitmapFactory.Options options, int reqWidth, int reqHeight) {

    //獲得圖片的原寬高
    int height = options.outHeight;
    int width = options.outWidth;

    int inSampleSize = 1;
    if (height > reqHeight || width > reqWidth) {
        // 計算出實際寬高和目標寬高的比率
        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，這樣可以保證最終圖片的寬和高
         * 一定都會大於等於目標的寬和高。
         */
        inSampleSize = heightRatio < widthRatio ? heightRatio : widthRatio;
    }
    return inSampleSize;
}

獲得採樣比例之後就可以根據所需寬高處理較大的圖片了，下面是根據所需寬高計算出來的 inSampleSize 對較大位圖進行採樣：

/**
 * 位圖採樣
 * @param resources
 * @param resId
 * @param reqWidth
 * @param reqHeight
 * @return
 */
public Bitmap decodeSampleFromBitmap(Resources resources, int resId, int reqWidth, int reqHeight) {
    //創建一個位圖工廠的設置選項
    BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
    //設置該屬性為true,解碼時只能獲取width、height、mimeType
    options.inJustDecodeBounds = true;
    //解碼
    BitmapFactory.decodeResource(resources, resId, options);
    //計算採樣比例
    int inSampleSize = options.inSampleSize = calculateSampleSize(options, reqWidth, reqHeight);
    //設置該屬性為false，實現真正解碼
    options.inJustDecodeBounds = false;
    //解碼
    Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, resId, options);
    return bitmap;
}

在解碼過程中使用了 BitmapFactory.decodeResource () 方法，具體如下：

/**
 * 解碼指定id的資源文件
 */
public static Bitmap decodeResource(Resources res, int id, BitmapFactory.Options opts) {
    ...
    /**
     * 根據指定的id打開數據流讀取資源，同時為TypeValue進行複製獲取原始資源的density等信息
     * 如果圖片在drawable-xxhdpi，那麼density為480dpi
     */
    is = res.openRawResource(id, value);
    //從輸入流解碼出一個Bitmap對象，以便根據opts縮放相應的位圖
    bm = decodeResourceStream(res, value, is, null, opts);
    ...
}

顯然真正解碼的方法應該是 decodeResourceStream () 方法，具體如下：

/**
 * 從輸入流中解碼出一個Bitmap，並對該Bitmap進行相應的縮放
 */
public static Bitmap decodeResourceStream(Resources res, TypedValue value,
                     InputStream is, Rect pad, BitmapFactory.Options opts) {

    if (opts == null) {
        //創建一個默認的Option對象
        opts = new BitmapFactory.Options();
    }

    /**
     * 如果設置了inDensity的值，則按照設置的inDensity來計算
     * 否則將資源文件夾所表示的density設置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，也可以通過BitmapFactory.Option對象設置inTargetDensity
     * inTargetDensity 表示densityDpi，也就是手機的density
     * 使用DisplayMetrics對象.densityDpi獲得
     */
    if (opts.inTargetDensity == 0 && res != null) {
        opts.inTargetDensity = res.getDisplayMetrics().densityDpi;
    }
    //decodeStream()方法中調用了native方法
    return decodeStream(is, pad, opts);
}

設置完 inDensity 和 inTargetDensity 之後調用了 decodeStream () 方法，該方法返回完全解碼後的 Bitmap 對象，具體如下：

/**
 * 返回解碼後的Bitmap,
 */
public static Bitmap decodeStream(InputStream is, Rect outPadding, BitmapFactory.Options opts) {
    ...
    bm = nativeDecodeAsset(asset, outPadding, opts);
    //調用了native方法：nativeDecodeStream(is, tempStorage, outPadding, opts);
    bm = decodeStreamInternal(is, outPadding, opts);
    Set the newly decoded bitmap's density based on the Options
    //根據Options設置最新解碼的Bitmap
    setDensityFromOptions(bm, opts);
    ...
    return bm;
}

顯然，decodeStream () 方法主要調用了本地方法完成 Bitmap 的解碼，跟蹤源碼發現 nativeDecodeAsset () 和 nativeDecodeStream () 方法都調用了 dodecode () 方法，doDecode 方法關鍵代碼如下：

/**
 * BitmapFactory.cpp 源碼
 */
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) {
            //計算縮放比例
            scale = (float) targetDensity / density;
        }
    }
    ...
    //原始Bitmap
    SkBitmap decodingBitmap;
    ...

    //原始位圖的寬高
    int scaledWidth = decodingBitmap.width();
    int scaledHeight = decodingBitmap.height();

    //綜合density和targetDensity計算最終寬高
    if (willScale && decodeMode != SkImageDecoder::kDecodeBounds_Mode) {
        scaledWidth = int(scaledWidth * scale + 0.5f);
        scaledHeight = int(scaledHeight * scale + 0.5f);
    }
    ...
    //x、y方向上的縮放比例，大概與scale相等
    const float sx = scaledWidth / float(decodingBitmap.width());
    const float sy = scaledHeight / float(decodingBitmap.height());
    ...
    //將canvas放大scale，然後繪製Bitmap
    SkCanvas canvas (outputBitmap);
    canvas.scale(sx, sy);
    canvas.drawARGB(0x00, 0x00, 0x00, 0x00);
    canvas.drawBitmap(decodingBitmap, 0.0f, 0.0f, & paint);
}

上面代碼能看到縮放比例的計算，以及 density 與 targetDensity 對 Bitmap 寬高的影響，實際上間接影響了 Bitmap 在所占內存的大小，這個問題會在下文中舉例說明，注意 density 與當前 Bitmap 所對應資源文件（圖片）的目錄有關，如有一張圖片位於 drawable-xxhdpi 目錄中，其對應的 Bitmap 的 density 為 480dpi，而 targetDensity 就是 DisPlayMetric 的 densityDpi，也就是手機螢幕代表的 density。那麼怎麼查看 Android 中本地的 native 方法的實現呢，鏈接如下：
BitmapFactory.cpp，直接搜索 native 方法的方法名即可，可以試一下咯。

Bitmap 內存計算#

首先貢獻一張大圖 6000 x 4000 , 圖片接近 12M，【點擊獲取】當直接加載這張圖片到內存中肯定會發生 OOM，當然通過適當的位圖採樣縮小圖片可避免 OOM，那麼 Bitmap 所占內存又如何計算呢，一般情況下這樣計算：

Bitmap Memory = widthPix * heightPix * 4

可使用 bitmap.getConfig () 獲取 Bitmap 的格式，這裡是 ARGB_8888 ，這種 Bitmap 格式下一個像素點占 4 個字節，所以要 x 4，如果將圖片放置在 Android 的資源文件夾中，計算方式如下：

scale = \frac{targetDensity}{density} widthPix = originalWidth * scale heightPix = orignalHeight * scale Bitmap Memory = widthPix * scale * heightPix * scale * 4

上述簡單總結了一下 Bitmap 所占內存的計算方式，驗證時可使用如下方法獲取 Bitmap 所占內存大小：

BitmapMemory = bitmap.getByteCount()

由於選擇的這張圖片直接加載會導致 OOM，所以下文的事例中都是先採樣壓縮，然後再進行 Bitmap 所占內存的計算。

直接採樣#

這種方式就是直接指定採樣比例 inSampleSize 的值，然後先採樣然後計算採樣後的內存，這裡指定 inSampleSize 為 200。

將該圖片放在 drawable-xxhdpi 目錄中，此時 drawable-xxhdpi 所代表的 density 為 480 (density)，我的手機螢幕所代表的 density 是 480 (targetDensity)，顯然，此時 scale 為 1，當然首先對圖片進行採樣，然後將圖片加載到內存中，此時 Bitmap 所占內存內存為：

inSampleSize = 200 scale = \frac{targetDensity}{density} = \frac{480}{480} = 1 widthPix = orignalScale*scale = \frac{6000}{200}*1 = 30 heightPix = orignalHeight*scale =\frac{4000}{200}*1 = 20 Bitmap Memory = widthPix * heightPix * 4 = 30 * 20 * 4 = 2400(Byte)

將圖片放在 drawable-xhdpi 目錄中，此時 drawable-xhdpi 所代表的 density 為 320，我的手機螢幕所代表的 density 是 480 (targetDensity)，將圖片加載到內存中，此時 Bitmap 所代表的內存為：

inSampleSize = 200 scale = \frac{targetDensity}{density} = \frac{480}{320} widthPix = orignalWidth*scale = \frac{6000}{200}*\frac{480}{320} = 45 heightPix = orignalHeight*scale = \frac{4000}{200}*\frac{480}{320} = 30 Bitmap Memory = widthPix*scale * heightPix*scale * 4 = 45*30*4 = 5400(Byte)

計算採樣#

這種方式就是根據請求的寬高計算合適的 inSampleSize，而不是隨意指定 inSampleSize，實際開發中這種方式最常用，這裡請求寬高為 100x100，具體 inSampleSize 計算在上文中已經說明。

將圖片放在 drawable-xxhdpi 目錄中，此時 drawable-xxhdpi 所代表的 density 為 480，我的手機螢幕所代表的 density 是 480 (targetDensity)，將圖片加載到內存中，此時 Bitmap 所代表的內存為：

inSampleSize = \frac{4000}{100} = 40 scale = \frac{targetDensity}{density} = \frac{480}{480} = 1 widthPix = orignalWidth*scale = \frac{6000}{40} *1= 150 heightPix = orignalHeight*scale = \frac{4000}{40}*1 = 100 BitmapMemory = widthPix*scale*heightPix*scale*4 = 60000(Byte)

將圖片放在 drawable-xhdpi 目錄中，此時 drawable-xhdpi 所代表的 density 為 320，我的手機螢幕所代表的 density 是 480 (targetDensity)，將圖片加載到內存中，此時 Bitmap 所代表的內存為：

inSampleSize = \frac{4000}{100} = 40 scale = \frac{targetDensity}{density}= \frac{480}{320} widthPix = orignalWidth*scale = \frac{6000}{40}*\frac{480}{320}=225 heightPix = orignalHeight*scale=\frac{4000}{40}*\frac{480}{320}=150 BitmapMemory=widthPix*heightPix*4=225*150*4=135000(Byte)

位圖採樣及 Bitmap 在不同情況下所占內存的計算大概過程如上所述。

測試效果#

測試效果圖參考如下：

drawable-xhdpi	drawable-xxhdpi

Bitmap 位圖採樣和內存計算到此結束。