android 比较靠谱的图片压缩

本文介绍三种图片压缩方法:质量压缩、按比例大小压缩(基于路径)和按比例大小压缩(基于Bitmap)。通过调整压缩参数和缩放比例来实现高质量的图片压缩效果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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
	}






内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
内容概要:该论文针对新型电力系统中非线性负荷和分布式电源接入导致的电能质量扰动识别难题,提出了一种结合优化广义S变换(OGST)和混合输入神经网络的方法。OGST通过自适应选取高斯窗函数参数保留扰动信号的幅值和频率特征;混合输入神经网络分别处理原始时间序列和时频矩阵,融合两种特征后识别扰动类型。实验表明,该方法在26种扰动类型的仿真数据上识别准确率达99.77%,在实际电网信号上达到92.5%,优于传统单一输入神经网络。论文还提供了详细的代码实现,包括优化广义S变换、电能质量扰动信号生成、混合输入神经网络模型构建及训练流程。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电能质量监测、信号处理和深度学习感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标:①适用于电力系统中的电能质量监测,特别是智能变电站和新能源电站的并网检测;②通过OGST和混合输入神经网络,提高对复杂电能质量扰动的识别准确率和鲁棒性;③支持实时处理和边缘计算部署,满足工业场景的实时性和资源限制要求。 其他说明:该方法不仅在理论上创新,而且在实际应用中表现出色。通过参数优化和混合输入架构,能够有效应对不同类型的电能质量扰动。此外,论文还提供了完整的代码实现和实验验证,便于读者复现实验结果并应用于实际项目中。
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