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android内存优化之图片优化

2020-12-26 16:21Android教程网 Android

对图片本身进行操作。尽量不要使用setImageBitmap、setImageResource、BitmapFactory.decodeResource来设置一张大图,因为这些方法在完成decode后,最终都是通过java层的createBitmap来完成的,需要消耗更多内存

对图片本身进行操作。尽量不要使用setImageBitmap、setImageResource、BitmapFactory.decodeResource来设置一张大图,因为这些方法在完成decode后,最终都是通过java层的createBitmap来完成的,需要消耗更多内存。因此,改用先通过BitmapFactory.decodeStream方法,创建出一个bitmap,再将其设为ImageView的source,decodeStream最大的秘密在于其直接调用JNI>>nativeDecodeAsset()来完成decode,无需再使用java层的createBitmap,从而节省了java层的空间。如果在读取时加上图片的Config参数,可以更有效的减少加载的内存,从而更有效阻止抛出内存异常。另外,decodeStream直接拿图片来读取字节码了,不会根据机器的各种分辨率来自动适应,使用了decodeStream之后,需要在hdpi和mdpi,ldpi中配置相应的图片资源,否则在不同分辨率机器上都是同样大小(像素点数量),显示出来的大小就不对了。

复制代码 代码如下:

InputStreamis=this.getResources().openRawResource(R.drawable.pic1);
BitmapFactory.Optionsoptions=newBitmapFactory.Options();
options.inJustDecodeBounds=false;
options.inSampleSize=10;//width,hight设为原来的十分一
Bitmapbtp=BitmapFactory.decodeStream(is,null,options);

 

复制代码 代码如下:

if(!bmp.isRecycle()){
bmp.recycle()//回收图片所占的内存
system.gc()//提醒系统及时回收
}

 

复制代码 代码如下:

/**
*以最省内存的方式读取本地资源的图片
*@paramcontext
*@paramresId
*@return
*/
publicstaticBitmapreadBitMap(Contextcontext,intresId){
BitmapFactory.Optionsopt=newBitmapFactory.Options();
opt.inPreferredConfig=Bitmap.Config.RGB_565;
opt.inPurgeable=true;
opt.inInputShareable=true;
//获取资源图片
InputStreamis=context.getResources().openRawResource(resId);
returnBitmapFactory.decodeStream(is,null,opt);
}


option中的值指的是,图片进行缩放的比例,SDK中建议其值是2的指数值,值越大会导致图片不清晰。长度、宽度都只有原图片的1/2。图片大小减少,占用的内存自然也变小了。这么做的弊端是图片质量变差,inSampleSize的值越大,图片的质量就越差。由于各手机厂商缩放图片的算法不同,在不同手机上的缩放图片质量可能会不同。笔者就遭遇过moto手机上图片缩放后质量可以接受,三星手机上同样的缩放比例,质量却差很多的情况。

Android中有四种,分别是
ALPHA_8:每个像素占用1byte内存
ARGB_4444:每个像素占用2byte内存
ARGB_8888:每个像素占用4byte内存
RGB_565:每个像素占用2byte内存
Android默认的颜色模式为ARGB_8888,这个颜色模式色彩最细腻,显示质量最高。但同样的,占用的内存也最大。
以上代码即是将1.png以ARGB_4444模式读出。内存减少虽然不如第一种方法明显,但是对于大多数图片,看不出与ARGB_8888模式有什么差别。不过在读取有渐变效果的图片时,可能有颜色条出现。另外,会影响图片的特效处理。
优化Dalvik虚拟机的堆内存分配。对于Android平台来说,其托管层使用的DalvikJavaVM从目前的表现来看还有很多地方可以优化处理,比如我们在开发一些大型游戏或耗资源的应用中可能考虑手动干涉GC处理,使用dalvik.system.VMRuntime类提供的setTargetHeapUtilization方法可以增强程序堆内存的处理效率。使用方法:

复制代码 代码如下:

privatefinalstaticfloatTARGET_HEAP_UTILIZATION=0.75f;
VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION);


即可。
还有就是可以定义堆内存的大小。

复制代码 代码如下:

privatefinalstaticintCWJ_HEAP_SIZE=6*1024*1024;VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE);//设置最小heap内存为6MB大小


调用图片的recycle()方法:
这个其实不是真正降低图片内存的方法。主要目的是标记图片对象,方便回收图片对象的本地数据。图片对象的本地数据占用的内存最大,而且与程序Java部分的内存是分开计算的。所以经常出现Javaheap足够使用,而图片发生OutOfMemoryError的情况。在图片不使用时调用该方法,可以有效降低图片本地数据的峰值,从而减少OutOfMemoryError的概率。不过调用了recycle()的图片对象处于“废弃”状态,调用时会造成程序错误。所以在无法保证该图片对象绝对不会被再次调用的情况下,不建议使用该方法。特别要注意已经用setImageBitmap(Bitmapimg)方法分配给控件的图片对象,可能会被系统类库调用,造成程序错误。

使用Matrix对象放大的图片如何更改颜色模式
虽然使用Matrix对象放大图片,必定会耗费更多的内存,但有时候也不得不这样做。放大后的图片使用的ARGB_8888颜色模式,就算原图片是ARGB_4444颜色模式也一样,而且没有办法在放大时直接指定颜色模式。可以采用以下办法更改图片颜色模式。
代码如下

复制代码 代码如下:

Matrixmatrix=newMatrix();
floatnewWidth=200;//图片放大后的宽度
floatnewHeight=300;//图片放大后的长度
matrix.postScale(newWidth/img.getWidth(),newHeight/img.getHeight());
Bitmapimg1=Bitmap.createBitmap(img,0,0,img.getWidth(),img.getHeight(),matrix,true);//得到放大的图片
img2=img1.copy(Bitmap.Config.ARGB_4444,false);//得到ARGB_4444颜色模式的图片
img=null;
img1=null;


这里比起原来的图片额外生成了一个图片对象img1。但是系统会自动回收img1,所以实际内存还是减少了。

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