底层图像处理之微信32Kb图片压缩方案 (二)(1)

return new Size(outWidth, outHeight);

}

计算近似宽高


首先说一下为什么要有这一步:

  • 为了尽量少的占用内存,我们获取的图片只是用来在打开微信时展现一个缩略图,而实际的图片大小是无法预估的,不能盲目拿到内存中,因此我们要先计算一个大致的尺寸;

  • 最后一步中,我们将会采用循环压缩的方式逼近目标大小,先进行这步压缩,也是为了减少最后循环的次数;

这一步骤的目标就是获取到一个稍微大于 32KB 的图片,后面再进行细节微调。

那么接下来如何计算一个合适的宽高,我们简单的这样约束 32kb = w * h,虽然这样并不完全合理,因为最终 byte[] 的长度和宽高并没有绝对的关系,不过之前也说过了,这步是不精确的,目标是一个大于稍微 32KBbitmap;

于是可以得到如下关系,为了好理解,就用汉字标识:

比例(>1) = 较长边 / 较短边

32KB = 较短边 * 较长边

32KB = 较短边 * 较短边 * 比例(>1)

较短边 = sqrt(maxSize/比例(>1))

较长边 = 较短边 * 比例(>1)

经过上面的关系,可以按照比例计算出 较短边较长边,代码如下,简单看下:

/**

  • 根据kb计算缩放后的大约宽高

  • @param originSize 图片原始宽高

  • @param maxSize byte length

  • @return 大小

*/

private static Size calculateSize(Size originSize, int maxSize) {

int bw = originSize.width;

int bh = originSize.height;

Size size = new Size();

// 如果本身已经小于,就直接返回

if (bw * bh <= maxSize) {

size.width = bw;

size.height = bh;

return size;

}

// 拿到大于1的宽高比

boolean isHeightLong = true;

float bitRatio = bh * 1f / bw;

if (bitRatio < 1) {

bitRatio = bw * 1f / bh;

isHeightLong = false;

}

// 较长边 = 较短边 * 比例(>1)

// maxSize = 较短边 * 较长边 = 较短边 * 较短边 * 比例(>1)

// 由此计算短边应该为 较短边 = sqrt(maxSize/比例(>1))

int thumbShort = (int) Math.sqrt(maxSize / bitRatio);

// 较长边 = 较短边 * 比例(>1)

int thumbLong = (int) (thumbShort * bitRatio);

if (isHeightLong) {

size.height = thumbLong;

size.width = thumbShort;

} else {

size.width = thumbLong;

size.height = thumbShort;

}

return size;

}

第一次采样获取目标图片


拿到目标尺寸之后,根据目标尺寸和原始图片尺寸,计算对应的 inSimpleSize,对图片进行第一次的 decode

同样因为这一步不是一个那么精确的操作,因此对于大小比较小的图片(这里定的是 400*400)就不进行压缩了,怕压的太厉害,其他的就是按照常规的采样获取到一个 bitmap;

需要注意的是由于图片大小和图片尺寸没有绝对的关系,所以要给一个更高的上限,我们在调用 calculateSize() 使用的不是 32KB,而是用了他的 5 倍,这样可以保证图片最终稍微大于 32KB;

/**

  • 使用 path decode 出来一个差不多大小的,此时因为图片质量的关系,可能大于kbNum

  • @param filePath path

  • @param maxSize byte

  • @return bitmap

*/

public static Bitmap getMaxSizeBitmap(String filePath, int maxSize) {

Size originSize = getBitmapSize(filePath);

int sampleSize = 0;

// 我们对较小的图片不进行采样,因为采样只是尽量接近 32k 和避免占用大量内存

// 对较小图片进行采样会导致图片更模糊,所以对不大的图片,直接走后面的细节调整

if (originSize.height * originSize.width < 400 * 400) {

sampleSize = 1;

} else {

Size size = calculateSize(originSize, maxSize * 5);

while (sampleSize == 0

|| originSize.height / sampleSize > size.height

|| originSize.width / sampleSize > size.width) {

sampleSize += 2;

}

}

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();

options.inJustDecodeBounds = false;

options.inSampleSize = sampleSize;

options.inMutable = true;

Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(filePath, options);

LogUtils.e(TAG, "sample size = " + sampleSize + " bitmap大小 = " + bitmap.getByteCount());

return bitmap;

}

循环逼近目标大小


此时我们拿到了一个大小稍微大于 32KBbitmap,接下来需要循环压缩该 bitmap 使最终得到 byte[] 小于 32KB;

这里使用 MatrixsetScale() 方法,每次将图片缩小为原来的 0.9,并且不断检测大小,直到达到标准。

public static byte[] getStaticSizeBitmapByteByBitmap(Bitmap srcBitmap, int maxSize, Bitmap.CompressFormat

// 首先进行一次大范围的压缩

Bitmap tempBitmap;

ByteArrayOutputStream output = new ByteArrayOutputStream();

// 设置矩阵数据

Matrix matrix = new Matrix();

srcBitmap.compress(format, 100, output);

// 如果进行了上面的压缩后,依旧大于32K,就进行小范围的微调压缩

byte[] bytes = output.toByteArray();

LogUtils.e(TAG, "压缩之前 = " + bytes.length);

while (bytes.length > maxSize) {

matrix.setScale(0.9f, 0.9f);//每次缩小 1/10

tempBitmap = srcBitmap;

srcBitmap = Bitmap.createBitmap(

tempBitmap, 0, 0,

tempBitmap.getWidth(), tempBitmap.getHeight(), matrix, true);

recyclerBitmaps(tempBitmap);

output.reset();

srcBitmap.compress(format, 100, output);

bytes = output.toByteArray();

LogUtils.e(TAG, "压缩一次 = " + bytes.length);

}

LogUtils.e(TAG, "压缩后的图片输出大小 = " + bytes.length);

recyclerBitmaps(srcBitmap);

return bytes;

}

最后

测试图片压缩的结果:

总结

最后对于程序员来说,要学习的知识内容、技术有太多太多,要想不被环境淘汰就只有不断提升自己,从来都是我们去适应环境,而不是环境来适应我们!

这里附上上述的技术体系图相关的几十套腾讯、头条、阿里、美团等公司20年的面试题,把技术点整理成了视频和PDF(实际上比预期多花了不少精力),包含知识脉络 + 诸多细节,由于篇幅有限,这里以图片的形式给大家展示一部分。

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[外链图片转存中…(img-t2oijH9d-1715261993438)]

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