android 比较靠谱的图片压缩

本文介绍了三种图片压缩的方法:质量压缩、按比例大小压缩(基于路径获取图片)和按比例大小压缩(基于Bitmap图片)。通过调整压缩参数和比例,可以有效地减小图片体积,适合用于移动端应用。

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
	}

转载于 http://104zz.iteye.com/blog/1694762

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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