BitmapFactory.Options详解

本文介绍如何使用BitmapFactory.Options类解决Android应用中加载大图片时出现的内存溢出问题。通过合理设置inJustDecodeBounds和inSampleSize等属性,可以有效减少内存消耗并获取图片尺寸。

public Bitmap

inBitmap

If set, decode methods that take the Options object will attempt to reuse this bitmap when loading content.

public int

inDensity

The pixel density to use for the bitmap.

public boolean

inDither

If dither is true, the decoder will attempt to dither the decoded image.

public boolean

inInputShareable

This field works in conjuction with inPurgeable.

public boolean

inJustDecodeBounds

If set to true, the decoder will return null (no bitmap), but the out…

public boolean

inMutable

If set, decode methods will always return a mutable Bitmap instead of an immutable one.

public boolean

inPreferQualityOverSpeed

If inPreferQualityOverSpeed is set to true, the decoder will try to decode the reconstructed image to a higher quality even at the expense of the decoding speed.

publicBitmap.Config

inPreferredConfig

If this is non-null, the decoder will try to decode into this internal configuration.

public boolean

inPurgeable

If this is set to true, then the resulting bitmap will allocate its pixels such that they can be purged if the system needs to reclaim memory.

public int

inSampleSize

If set to a value > 1, requests the decoder to subsample the original image, returning a smaller image to save memory.

public boolean

inScaled

When this flag is set, if inDensity and inTargetDensity are not 0, the bitmap will be scaled to match inTargetDensity when loaded, rather than relying on the graphics system scaling it each time it is drawn to a Canvas.

public int

inScreenDensity

The pixel density of the actual screen that is being used.

public int

inTargetDensity

The pixel density of the destination this bitmap will be drawn to.

public byte[]

inTempStorage

Temp storage to use for decoding.

public boolean

mCancel

Flag to indicate that cancel has been called on this object.

public int

outHeight

The resulting height of the bitmap, set independent of the state of inJustDecodeBounds.

public String

outMimeType

If known, this string is set to the mimetype of the decoded image.

public int

outWidth

The resulting width of the bitmap, set independent of the state of inJustDecodeBounds.

 

这个表格是从android sdk文档里摘出来的,简单看一下说明就明白是什么意思了。

下面我们回到我们的主题上来:怎样获取图片的大小?

思路很简单:

首先我们把这个图片转成Bitmap,然后再利用Bitmap的getWidth()和getHeight()方法就可以取到图片的宽高了。

新问题又来了,在通过BitmapFactory.decodeFile(String path)方法将突破转成Bitmap时,遇到大一些的图片,我们经常会遇到OOM(Out Of Memory)的问题。怎么避免它呢?

这就用到了我们上面提到的BitmapFactory.Options这个类。

BitmapFactory.Options这个类,有一个字段叫做 inJustDecodeBounds 。SDK中对这个成员的说明是这样的:

If set to true, the decoder will return null (no bitmap), but the out…

也就是说,如果我们把它设为true,那么 BitmapFactory.decodeFile(String path, Options opt)并不会真的返回一个Bitmap给你,它仅仅会把它的宽,高取回来给你,这样就不会占用太多的内存,也就不会那么频繁的发生OOM了。

示例代码如下:

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

options.inJustDecodeBounds = true;

Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeFile(path, options);

/* 这里返回的bmp是null */

这段代码之后,options.outWidth 和 options.outHeight就是我们想要的宽和高了。

有了宽,高的信息,我们怎样在图片不变形的情况下获取到图片指定大小的缩略图呢?

比如我们需要在图片不变形的前提下得到宽度为200的缩略图。

那么我们需要先计算一下缩放之后,图片的高度是多少 

/* 计算得到图片的高度 */

/* 这里需要主意,如果你需要更高的精度来保证图片不变形的话,需要自己进行一下数学运算 */

int height = options.outHeight * 200 / options.outWidth;

options.outWidth = 200;

options.outHeight = height; 

/* 这样才能真正的返回一个Bitmap给你 */

options.inJustDecodeBounds = false;

Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeFile(path, options);

image.setImageBitmap(bmp);

复制代码

这样虽然我们可以得到我们期望大小的ImageView

但是在执行BitmapFactory.decodeFile(path, options);时,并没有节约内存。要想节约内存,还需要用到BitmapFactory.Options这个类里的 inSampleSize 这个成员变量。

我们可以根据图片实际的宽高和我们期望的宽高来计算得到这个值。

inSampleSize = options.outWidth / 200;

另外,为了节约内存我们还可以使用下面的几个字段:

options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.ARGB_4444;    // 默认是Bitmap.Config.ARGB_8888

/* 下面两个字段需要组合使用 */

options.inPurgeable = true;

options.inInputShareable = true;



用BitmapFactory解码一张图片时,有时会遇到该错误。这往往是由于图片过大造成的。要想正常使用,则需要分配更少的内存空间来存储。

BitmapFactory.Options.inSampleSize

设置恰当的inSampleSize可以使BitmapFactory分配更少的空间以消除该错误。inSampleSize的具体含义请参考SDK文档。例如:

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

opts.inSampleSize = 4;

Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(imageFile, opts);

设置恰当的inSampleSize是解决该问题的关键之一。BitmapFactory.Options提供了另一个成员inJustDecodeBounds。

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

opts.inJustDecodeBounds = true;

Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(imageFile, opts);

设置inJustDecodeBounds为true后,decodeFile并不分配空间,但可计算出原始图片的长度和宽度,即opts.width和opts.height。有了这两个参数,再通过一定的算法,即可得到一个恰当的inSampleSize。

查看Android源码,我们得知,为了得到恰当的inSampleSize,Android提供了一种动态计算的方法。

public static int computeSampleSize(BitmapFactory.Options options, int minSideLength, int maxNumOfPixels) {
    int initialSize = computeInitialSampleSize(options, minSideLength, maxNumOfPixels);
    int roundedSize;
    if (initialSize <= 8) {
        roundedSize = 1;
        while (roundedSize < initialSize) {
            roundedSize <<= 1;
        }
    } else {
        roundedSize = (initialSize + 7) / 8 * 8;
    }
    return roundedSize;
}

private static int computeInitialSampleSize(BitmapFactory.Options options, int minSideLength, int maxNumOfPixels) {
    double w = options.outWidth;
    double h = options.outHeight;
    int lowerBound = (maxNumOfPixels == -1) ? 1 : (int) Math.ceil(Math.sqrt(w * h / maxNumOfPixels));
    int upperBound = (minSideLength == -1) ? 128 : (int) Math.min(Math.floor(w / minSideLength), Math.floor(h / minSideLength));
    if (upperBound < lowerBound) {
        // return the larger one when there is no overlapping zone.
        return lowerBound;
    }
    if ((maxNumOfPixels == -1) && (minSideLength == -1)) {
        return 1;
    } else if (minSideLength == -1) {
        return lowerBound;
    } else {
        return upperBound;
    }
} 

使用该算法,就可动态计算出图片的inSampleSize。

BitmapFactory.Options opts = new BitmapFactory.Options();
opts.inJustDecodeBounds = true;
BitmapFactory.decodeFile(imageFile, opts);
opts.inSampleSize = computeSampleSize(opts, -1, 128*128);  
opts.inJustDecodeBounds = false;
try {
 Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeFile(imageFile, opts);
 imageView.setImageBitmap(bmp);
    } catch (OutOfMemoryError err) {
    }

综合上述,完整代码是:

public static Bitmap createImageThumbnail(String filePath){  
     Bitmap bitmap = null;  
     BitmapFactory.Options opts = new BitmapFactory.Options();  
     opts.inJustDecodeBounds = true;  
     BitmapFactory.decodeFile(filePath, opts);  
  
     opts.inSampleSize = computeSampleSize(opts, -1, 128*128);  
     opts.inJustDecodeBounds = false;  
  
     try {  
         bitmap = BitmapFactory.decodeFile(filePath, opts);  
     }catch (Exception e) {  
        // TODO: handle exception  
    }  
    return bitmap;  
}  
  
public static int computeSampleSize(BitmapFactory.Options options, int minSideLength, int maxNumOfPixels) {  
    int initialSize = computeInitialSampleSize(options, minSideLength, maxNumOfPixels);  
    int roundedSize;  
    if (initialSize <= 8) {  
        roundedSize = 1;  
        while (roundedSize < initialSize) {  
            roundedSize <<= 1;  
        }  
    } else {  
        roundedSize = (initialSize + 7) / 8 * 8;  
    }  
    return roundedSize;  
}  
  
private static int computeInitialSampleSize(BitmapFactory.Options options,int minSideLength, int maxNumOfPixels) {  
    double w = options.outWidth;  
    double h = options.outHeight;  
    int lowerBound = (maxNumOfPixels == -1) ? 1 : (int) Math.ceil(Math.sqrt(w * h / maxNumOfPixels));  
    int upperBound = (minSideLength == -1) ? 128 :(int) Math.min(Math.floor(w / minSideLength), Math.floor(h / minSideLength));  
    if (upperBound < lowerBound) {  
        // return the larger one when there is no overlapping zone.  
        return lowerBound;  
    }  
    if ((maxNumOfPixels == -1) && (minSideLength == -1)) {  
        return 1;  
    } else if (minSideLength == -1) {  
        return lowerBound;  
    } else {  
        return upperBound;  
    }  
}


转载于:https://my.oschina.net/u/2282721/blog/483682

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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