图片压缩

第一:我们先看下质量压缩方法:


private Bitmap compressImage(Bitmap image) {

		ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
		image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);//质量压缩方法,这里100表示不压缩,把压缩后的数据存放到baos中
		int options = 100;
		while ( baos.toByteArray().length / 1024>100) {	//循环判断如果压缩后图片是否大于100kb,大于继续压缩		
			baos.reset();//重置baos即清空baos
			image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos);//这里压缩options%,把压缩后的数据存放到baos中
			options -= 10;//每次都减少10
		}
		ByteArrayInputStream isBm = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray());//把压缩后的数据baos存放到ByteArrayInputStream中
		Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm, null, null);//把ByteArrayInputStream数据生成图片
		return bitmap;
	}

第二:图片按比例大小压缩方法(根据路径获取图片并压缩):

private Bitmap getimage(String srcPath) {
		BitmapFactory.Options newOpts = new BitmapFactory.Options();
		//开始读入图片,此时把options.inJustDecodeBounds 设回true了
		newOpts.inJustDecodeBounds = true;
		Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(srcPath,newOpts);//此时返回bm为空
		
		newOpts.inJustDecodeBounds = false;
		int w = newOpts.outWidth;
		int h = newOpts.outHeight;
		//现在主流手机比较多是800*480分辨率,所以高和宽我们设置为
		float hh = 800f;//这里设置高度为800f
		float ww = 480f;//这里设置宽度为480f
		//缩放比。由于是固定比例缩放,只用高或者宽其中一个数据进行计算即可
		int be = 1;//be=1表示不缩放
		if (w > h && w > ww) {//如果宽度大的话根据宽度固定大小缩放
			be = (int) (newOpts.outWidth / ww);
		} else if (w < h && h > hh) {//如果高度高的话根据宽度固定大小缩放
			be = (int) (newOpts.outHeight / hh);
		}
		if (be <= 0)
			be = 1;
		newOpts.inSampleSize = be;//设置缩放比例
		//重新读入图片,注意此时已经把options.inJustDecodeBounds 设回false了
		bitmap = BitmapFactory.decodeFile(srcPath, newOpts);
		return compressImage(bitmap);//压缩好比例大小后再进行质量压缩
	}
第三:图片按比例大小压缩方法(根据Bitmap图片压缩):

	private Bitmap comp(Bitmap image) {
		
		ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();		
		image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);
		if( baos.toByteArray().length / 1024>1024) {//判断如果图片大于1M,进行压缩避免在生成图片(BitmapFactory.decodeStream)时溢出	
			baos.reset();//重置baos即清空baos
			image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 50, baos);//这里压缩50%,把压缩后的数据存放到baos中
		}
		ByteArrayInputStream isBm = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray());
		BitmapFactory.Options newOpts = new BitmapFactory.Options();
		//开始读入图片,此时把options.inJustDecodeBounds 设回true了
		newOpts.inJustDecodeBounds = true;
		Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm, null, newOpts);
		newOpts.inJustDecodeBounds = false;
		int w = newOpts.outWidth;
		int h = newOpts.outHeight;
		//现在主流手机比较多是800*480分辨率,所以高和宽我们设置为
		float hh = 800f;//这里设置高度为800f
		float ww = 480f;//这里设置宽度为480f
		//缩放比。由于是固定比例缩放,只用高或者宽其中一个数据进行计算即可
		int be = 1;//be=1表示不缩放
		if (w > h && w > ww) {//如果宽度大的话根据宽度固定大小缩放
			be = (int) (newOpts.outWidth / ww);
		} else if (w < h && h > hh) {//如果高度高的话根据宽度固定大小缩放
			be = (int) (newOpts.outHeight / hh);
		}
		if (be <= 0)
			be = 1;
		newOpts.inSampleSize = be;//设置缩放比例
		//重新读入图片,注意此时已经把options.inJustDecodeBounds 设回false了
		isBm = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray());
		bitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm, null, newOpts);
		return compressImage(bitmap);//压缩好比例大小后再进行质量压缩
	}



标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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