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Bitmap)。通过调整压缩参数及缩放比例,确保图片既清晰又占用较小空间。

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:本文档是关于基于Tecnomatix的废旧智能手机拆解产线建模与虚拟调试的毕业设计任务书。研究内容主要包括:分析废旧智能手机拆解工艺流程;学习并使用Tecnomatix软件搭建拆解产线的三维模型,包括设备、输送装置等;进行虚拟调试以模拟各种故障情况,并对结果进行分析提出优化建议。研究周期为16周,涵盖了文献调研、拆解实验、软件学习、建模、调试和论文撰写等阶段。文中还提供了Python代码来模拟部分关键流程,如拆解顺序分析、产线布局设计、虚拟调试过程、故障模拟与分析等,并实现了结果的可视化展示。 适合人群:本任务书适用于机械工程、工业自动化及相关专业的本科毕业生,尤其是那些对智能制造、生产线优化及虚拟调试感兴趣的学生。 使用场景及目标:①帮助学生掌握Tecnomatix软件的应用技能;②通过实际项目锻炼学生的系统建模和虚拟调试能力;③培养学生解决复杂工程问题的能力,提高其对废旧电子产品回收再利用的认识和技术水平;④为后续的研究或工作打下坚实的基础,比如从事智能工厂规划、生产线设计与优化等工作。 其他说明:虽然文中提供了部分Python代码用于模拟关键流程,但完整的产线建模仍需借助Tecnomatix商业软件完成。此外,为了更好地理解和应用这些内容,建议学生具备一定的编程基础(如Python),并熟悉相关领域的基础知识。
内容概要:本文档《Kotlin语言教程&案例之基础入门与核心应用》深入介绍了Kotlin这一现代编程语言的关键概念、核心技巧、应用场景及未来发展趋势。文档首先解析了Kotlin的核心概念,如空安全机制、扩展函数、数据类和协程等,强调了其简洁性、安全性和与Java的无缝交互。其次,通过类型推断和lambda表达式的实战讲解,展示了提升编程效率的方法。文档还列举了Kotlin在Android开发、后端服务、桌面应用和跨平台开发中的具体应用实例,特别是通过用户信息管理系统的代码案例,详细分析了数据类定义、扩展函数实现、协程处理异步查询以及密封类与when表达式的使用。最后展望了Kotlin的未来发展,包括多平台开发、与AI工具的集成以及在数据科学领域的潜力。; 适合人群:对编程有一定了解,尤其是对Java有基础,希望转向或深入了解Kotlin的开发者,以及对跨平台开发感兴趣的程序员。; 使用场景及目标:①学习Kotlin的核心概念,如空安全、扩展函数、数据类和协程等;②掌握提高编程效率的技巧,如类型推断和lambda表达式的使用;③理解Kotlin在不同应用场景下的实战案例,如Android开发、后端服务等;④探索Kotlin的未来发展方向,如多平台开发和与AI工具的集成。; 阅读建议:此资源不仅涵盖了Kotlin的基础理论,还包括大量实战案例,因此在学习过程中应结合实际代码进行练习,特别关注代码中的注释和逻辑,以便更好地理解和掌握Kotlin的特性和优势。
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