近期在做图片上传的功能，从相机拍摄或从相册选区。就研究了这方面的东西
一.图片的基本知识
1.文件形式(即以二进制形式存在于硬盘上)获取大小(Byte)：File.length()
2.流的形式(即以二进制形式存在于内存中)
获取大小(Byte)：new FileInputStream(File).available()
3.Bitmap形式
获取大小(Byte)：Bitmap.getByteCount()
下面以我拍摄的图片为例，看下三者的大小区别(所用软件为自己临时开发的小工具)；
从图中可以看出：
1、拍摄完的照片文件大小和读取到内存中的文件流大小是一样的，说明文件形式和流的形式对图片体积大小并没有影响。
2、当图片以Bitmap形式存在时，占用的内存就大的多了，为什么 呢，首先我们需要知道Bitmap大小计算的方式
bitmap大小=图片长度(px)*图片宽度(px)*单位像素占用的字节数
单位像素所占字节数又是什么鬼，说白了就是图片的色彩模式。
在BitmapFactory.Options.inPreferredConfig这里可以找到，一共有4种， ARGB代表：A 透明度 ， R 红色， G 绿色， B 蓝色
上面的bitmap在内存中的大小就可以计算了(默认色彩模式为ARGB_8888)，
2368*4224*4/1024/1024=38.15625
看到bitmap占用这么大，所以用完调用Bitmap.recycle()是个好习惯（推荐），不调用也没关系，因为GC进程会自动回收。
二 图片的压缩形式
问：我们从本地对图片操作的目的。是
答：上传（比如设置头像，发表图片）。
上传的基本步骤
那么问题来了
问：我们为什么要压缩图片呢
答：目的无非就2个，一，避免占用内存过多。二，可能要上传图片，如果图片太大，浪费流量。（有时候需要上传原图除外）
1、避免内存过多的压缩方法：
归根结底，图片是要显示在界面组件上的，所以还是要用到bitmap，从上面可得出Bitmap的在内存中的大小只和图片尺寸和色彩模式有关，那么要想改变Bitmap在内存中的大小，要么改变尺寸，要么改变色彩模式。
2、避免上传浪费流量的压缩方法：
改变图片尺寸，改变色彩模式，改变图片质量都行。正常情况下，先改变图片尺寸和色彩模式，再改变图片质量。
改变图片质量的压缩方法：
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/**
*
* 根据bitmap压缩图片质量
* @param bitmap 未压缩的bitmap
* @return 压缩后的bitmap
*/
public
static
Bitmap cQuality(Bitmap bitmap){
ByteArrayOutputStream bOut =
new
ByteArrayOutputStream();
int
beginRate =
100
;
//第一个参数 ：图片格式 ，第二个参数： 图片质量，100为最高，0为最差 ，第三个参数：保存压缩后的数据的流
bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,
100
, bOut);
while
(bOut.size()/
1024
/
1024
>
100
){
//如果压缩后大于100Kb，则提高压缩率，重新压缩
beginRate -=
10
;
bOut.reset();
bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, beginRate, bOut);
}
ByteArrayInputStream bInt =
new
ByteArrayInputStream(bOut.toByteArray());
Bitmap newBitmap = BitmapFactory.decodeStream(bInt);
if
(newBitmap!=
null
){
return
newBitmap;
}
else
{
return
bitmap;
}
}
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改变图片大小的压缩算法：
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public
static
boolean
getCacheImage(String filePath,String cachePath){
OutputStream out =
null
;
BitmapFactory.Options option =
new
BitmapFactory.Options();
option.inJustDecodeBounds =
true
;
//设置为true，只读尺寸信息，不加载像素信息到内存
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(filePath, option);
//此时bitmap为空
option.inJustDecodeBounds =
false
;
int
bWidth = option.outWidth;
int
bHeight= option.outHeight;
int
toWidth =
400
;
int
toHeight =
800
;
int
be =
1
;
//be = 1代表不缩放
if
(bWidth/toWidth>bHeight/toHeight&&bWidth>toWidth){
be = (
int
)bWidth/toWidth;
}
else
if
(bWidth/toWidth<bheight bheight=
""
>toHeight){
be = (
int
)bHeight/toHeight;
}
option.inSampleSize = be;
//设置缩放比例
bitmap = BitmapFactory.decodeFile(filePath, option);
try
{
out =
new
FileOutputStream(
new
File(cachePath));
}
catch
(IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
return
bitmap.compress(CompressFormat.JPEG,
100
, out);
}</bheight>
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正常情况下我们应该把两者相结合的，所以有了下面的算法（在项目中直接用，清晰度在手机上没问题）
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public
static
File scal(Uri fileUri){
String path = fileUri.getPath();
File outputFile =
new
File(path);
long
fileSize = outputFile.length();
final
long
fileMaxSize =
200
*
1024
;
if
(fileSize >= fileMaxSize) {
BitmapFactory.Options options =
new
BitmapFactory.Options();
options.inJustDecodeBounds =
true
;
BitmapFactory.decodeFile(path, options);
int
height = options.outHeight;
int
width = options.outWidth;
double
scale = Math.sqrt((
float
) fileSize / fileMaxSize);
options.outHeight = (
int
) (height / scale);
options.outWidth = (
int
) (width / scale);
options.inSampleSize = (
int
) (scale +
0.5
);
options.inJustDecodeBounds =
false
;
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(path, options);
outputFile =
new
File(PhotoUtil.createImageFile().getPath());
FileOutputStream fos =
null
;
try
{
fos =
new
FileOutputStream(outputFile);
bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,
50
, fos);
fos.close();
}
catch
(IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
Log.d(, sss ok + outputFile.length());
if
(!bitmap.isRecycled()) {
bitmap.recycle();
}
else
{
File tempFile = outputFile;
outputFile =
new
File(PhotoUtil.createImageFile().getPath());
PhotoUtil.copyFileUsingFileChannels(tempFile, outputFile);
}
}
return
outputFile;
}
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上面算法中用到的两个方法：
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public
static
Uri createImageFile(){
// Create an image file name
String timeStamp =
new
SimpleDateFormat(yyyyMMdd_HHmmss).format(
new
Date());
String imageFileName = JPEG_ + timeStamp + _;
File storageDir = Environment.getExternalStoragePublicDirectory(
Environment.DIRECTORY_PICTURES);
File image =
null
;
try
{
image = File.createTempFile(
imageFileName,
/* prefix */
.jpg,
/* suffix */
storageDir
/* directory */
);
}
catch
(IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
// Save a file: path for use with ACTION_VIEW intents
return
Uri.fromFile(image);
}
public
static
void
copyFileUsingFileChannels(File source, File dest){
FileChannel inputChannel =
null
;
FileChannel outputChannel =
null
;
try
{
try
{
inputChannel =
new
FileInputStream(source).getChannel();
outputChannel =
new
FileOutputStream(dest).getChannel();
outputChannel.transferFrom(inputChannel,
0
, inputChannel.size());
}
catch
(IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
finally
{
try
{
inputChannel.close();
outputChannel.close();
}
catch
(IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
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最好的算法参考了coding客户端上传照片的操作算法，并简化了操作，已经实际测试，没有问题。
最后会上传临时根据这个算法做的从相册和相机选取照片的小demo，功能完整。
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