如题，多种压缩方式常用的有尺寸压缩、质量压缩以及通过JNI调用libjpeg库来进行压缩，三种方式结合使用实现指定图片内存大小，清晰度达到最优，下面就先分别介绍下这几种压缩方式。
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1. 质量压缩
设置bitmap options属性，降低图片的质量，像素不会减少
第一个参数为需要压缩的bitmap图片对象，第二个参数为压缩后图片保存的位置
设置options 属性0-100，来实现压缩
public static void compressImageToFile(Bitmap bmp,File file) {
// 0-100 100为不压缩
int options = 100;
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
// 把压缩后的数据存放到baos中
bmp.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos);
try {
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file);
fos.write(baos.toByteArray());
fos.flush();
fos.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}2. 尺寸压缩
通过缩放图片像素来减少图片占用内存大小
public static void compressBitmapToFile(Bitmap bmp, File file){
// 尺寸压缩倍数,值越大，图片尺寸越小
int ratio = 2;
// 压缩Bitmap到对应尺寸
Bitmap result = Bitmap.createBitmap(bmp.getWidth() / ratio, bmp.getHeight() / ratio, Config.ARGB_8888);
Canvas canvas = new Canvas(result);
Rect rect = new Rect(0, 0, bmp.getWidth() / ratio, bmp.getHeight() / ratio);
canvas.drawBitmap(bmp, null, rect, null);
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
// 把压缩后的数据存放到baos中
result.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100 ,baos);
try {
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file);
fos.write(baos.toByteArray());
fos.flush();
fos.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}设置图片的采样率，降低图片像素
public static void compressBitmap(String filePath, File file){
// 数值越高，图片像素越低
int inSampleSize = 2;
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
//采样率
options.inSampleSize = inSampleSize;
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(filePath, options);
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
// 把压缩后的数据存放到baos中
bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100 ,baos);
try {
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file);
fos.write(baos.toByteArray());
fos.flush();
fos.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}3. JNI调用libjpeg库压缩
JNI静态调用 bitherlibjni.c 中的方法来实现压缩
Java_net_bither_util_NativeUtil_compressBitmap
net_bither_util为包名，NativeUtil为类名，compressBitmap为native方法名，后面我会把整个类分享出来
我们只需要调用saveBitmap()方法就可以，bmp 需要压缩的Bitmap对象, quality压缩质量0-100, fileName 压缩后要保存的文件地址, optimize 是否采用哈弗曼表数据计算 品质相差5-10倍
jstring Java_net_bither_util_NativeUtil_compressBitmap(JNIEnv* env,
jobject thiz, jobject bitmapcolor, int w, int h, int quality,
jbyteArray fileNameStr, jboolean optimize) {
AndroidBitmapInfo infocolor;
BYTE* pixelscolor;
int ret;
BYTE * data;
BYTE *tmpdata;
char * fileName = jstrinTostring(env, fileNameStr);
if ((ret = AndroidBitmap_getInfo(env, bitmapcolor, &infocolor)) < 0) {
LOGE("AndroidBitmap_getInfo() failed ! error=%d", ret);
return (*env)->NewStringUTF(env, "0");;
}
if ((ret = AndroidBitmap_lockPixels(env, bitmapcolor, &pixelscolor)) < 0) {
LOGE("AndroidBitmap_lockPixels() failed ! error=%d", ret);
}
BYTE r, g, b;
data = NULL;
data = malloc(w * h * 3);
tmpdata = data;
int j = 0, i = 0;
int color;
for (i = 0; i < h; i++) {
for (j = 0; j < w; j++) {
color = *((int *) pixelscolor);
r = ((color & 0x00FF0000) >> 16);
g = ((color & 0x0000FF00) >> 8);
b = color & 0x000000FF;
*data = b;
*(data + 1) = g;
*(data + 2) = r;
data = data + 3;
pixelscolor += 4;
}
}
AndroidBitmap_unlockPixels(env, bitmapcolor);
int resultCode= generateJPEG(tmpdata, w, h, quality, fileName, optimize);
free(tmpdata);
if(resultCode==0){
jstring result=(*env)->NewStringUTF(env, error);
error=NULL;
return result;
}
return (*env)->NewStringUTF(env, "1"); //success
}compressBitmap()为native关联方法，saveBitmap() 压缩调用方法
private static native String compressBitmap(Bitmap bit, int w, int h, int quality, byte[] fileNameBytes,
boolean optimize);
private static void saveBitmap(Bitmap bmp, int quality, String fileName, boolean optimize) {
compressBitmap(bit, bit.getWidth(), bit.getHeight(), quality, fileName.getBytes(), optimize);
}4. 结合三种方式的终极压缩
首先通过尺寸压缩，压缩到手机常用的一个分辨率(1280*960 微信好像是压缩到这个分辨率),然后我们要把图片压缩到100KB以内，通过质量压缩来计算options需要设置为多少，最后调用JNI压缩，这边我测试了下，压缩出来的清晰度和原图几乎差不多，压缩时间大概1秒钟左右
public static int getRatioSize(int bitWidth, int bitHeight) {
// 图片最大分辨率
int imageHeight = 1280;
int imageWidth = 960;
// 缩放比
int ratio = 1;
// 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
if (bitWidth > bitHeight && bitWidth > imageWidth) {
// 如果图片宽度比高度大,以宽度为基准
ratio = bitWidth / imageWidth;
} else if (bitWidth < bitHeight && bitHeight > imageHeight) {
// 如果图片高度比宽度大，以高度为基准
ratio = bitHeight / imageHeight;
}
// 最小比率为1
if (ratio <= 0)
ratio = 1;
return ratio;
}
public static void compressBitmap(Bitmap image, String filePath) {
// 最大图片大小 100KB
int maxSize = 100;
// 获取尺寸压缩倍数
int ratio = NativeUtil.getRatioSize(image.getWidth(), image.getHeight());
// 压缩Bitmap到对应尺寸
Bitmap result = Bitmap.createBitmap(image.getWidth() / ratio, image.getHeight() / ratio, Config.ARGB_8888);
Canvas canvas = new Canvas(result);
Rect rect = new Rect(0, 0, image.getWidth() / ratio, image.getHeight() / ratio);
canvas.drawBitmap(image, null, rect, null);
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
// 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;
result.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos);
// 循环判断如果压缩后图片是否大于100kb,大于继续压缩
while (baos.toByteArray().length / 1024 > maxSize) {
// 重置baos即清空baos
baos.reset();
// 每次都减少10
options -= 10;
// 这里压缩options%，把压缩后的数据存放到baos中
result.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos);
}
// JNI调用保存图片到SD卡 这个关键
NativeUtil.saveBitmap(result, options, filePath, true);
// 释放Bitmap
if (result != null && !result.isRecycled()) {
result.recycle();
result = null;
}
}五. NativeUtil类的源码
package net.bither.util;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.Bitmap.Config;
import android.graphics.Canvas;
import android.graphics.Rect;
/**
* JNI图片压缩工具类
*
* @Description TODO
* @Package net.bither.util
* @Class NativeUtil
* @Copyright: Copyright (c) 2015
* @author XiaoSai
* @date 2016年3月21日 下午2:13:55
* @version V1.0.0
*/
public class NativeUtil {
private static int DEFAULT_QUALITY = 95;
/**
* @Description: JNI基本压缩
* @param bit
* bitmap对象
* @param fileName
* 指定保存目录名
* @param optimize
* 是否采用哈弗曼表数据计算 品质相差5-10倍
* @author XiaoSai
* @date 2016年3月23日 下午6:32:49
* @version V1.0.0
*/
public static void compressBitmap(Bitmap bit, String fileName, boolean optimize) {
saveBitmap(bit, DEFAULT_QUALITY, fileName, optimize);
}
/**
* @Description: 通过JNI图片压缩把Bitmap保存到指定目录
* @param image
* bitmap对象
* @param filePath
* 要保存的指定目录
* @author XiaoSai
* @date 2016年3月23日 下午6:28:15
* @version V1.0.0
*/
public static void compressBitmap(Bitmap image, String filePath) {
// 最大图片大小 100KB
int maxSize = 100;
// 获取尺寸压缩倍数
int ratio = NativeUtil.getRatioSize(image.getWidth(), image.getHeight());
// 压缩Bitmap到对应尺寸
Bitmap result = Bitmap.createBitmap(image.getWidth() / ratio, image.getHeight() / ratio, Config.ARGB_8888);
Canvas canvas = new Canvas(result);
Rect rect = new Rect(0, 0, image.getWidth() / ratio, image.getHeight() / ratio);
canvas.drawBitmap(image, null, rect, null);
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
// 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;
result.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos);
// 循环判断如果压缩后图片是否大于100kb,大于继续压缩
while (baos.toByteArray().length / 1024 > maxSize) {
// 重置baos即清空baos
baos.reset();
// 每次都减少10
options -= 10;
// 这里压缩options%，把压缩后的数据存放到baos中
result.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos);
}
// JNI调用保存图片到SD卡 这个关键
NativeUtil.saveBitmap(result, options, filePath, true);
// 释放Bitmap
if (result != null && !result.isRecycled()) {
result.recycle();
result = null;
}
}
/**
* 计算缩放比
*
* @Description:函数描述
* @param bitWidth
* 当前图片宽度
* @param bitHeight
* 当前图片高度
* @return
* @author XiaoSai
* @date 2016年3月21日 下午3:03:38
* @version V1.0.0
*/
public static int getRatioSize(int bitWidth, int bitHeight) {
// 图片最大分辨率
int imageHeight = 1280;
int imageWidth = 960;
// 缩放比
int ratio = 1;
// 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
if (bitWidth > bitHeight && bitWidth > imageWidth) {
// 如果图片宽度比高度大,以宽度为基准
ratio = bitWidth / imageWidth;
} else if (bitWidth < bitHeight && bitHeight > imageHeight) {
// 如果图片高度比宽度大，以高度为基准
ratio = bitHeight / imageHeight;
}
// 最小比率为1
if (ratio <= 0)
ratio = 1;
return ratio;
}
/**
* 调用native方法
* @Description:函数描述
* @param bit
* @param quality
* @param fileName
* @param optimize
* @author XiaoSai
* @date 2016年3月23日 下午6:36:46
* @version V1.0.0
*/
private static void saveBitmap(Bitmap bit, int quality, String fileName, boolean optimize) {
compressBitmap(bit, bit.getWidth(), bit.getHeight(), quality, fileName.getBytes(), optimize);
}
/**
* 调用底层 bitherlibjni.c中的方法
* @Description:函数描述
* @param bit
* @param w
* @param h
* @param quality
* @param fileNameBytes
* @param optimize
* @return
* @author XiaoSai
* @date 2016年3月23日 下午6:35:53
* @version V1.0.0
*/
private static native String compressBitmap(Bitmap bit, int w, int h, int quality, byte[] fileNameBytes,
boolean optimize);
/**
* 加载lib下两个so文件
*/
static {
System.loadLibrary("jpegbither");
System.loadLibrary("bitherjni");
}
}六. ThumbnailUtils系统工具类的使用
纯属为了增加篇幅，大家别介意哈，咳咳, 其实也是为了记录一下,以后用到可以直接过来看
创建一张视频的缩略图。如果视频已损坏或者格式不支持可能返回null。
filePath：视频文件路径
kind：文件种类，可以是 MINI_KIND 或 MICRO_KIND
Bitmap createVideoThumbnail(String filePath, int kind)创建所需尺寸居中缩放的位图。
source： 需要被创造缩略图的源位图对象
width： 生成目标的宽度
height： 生成目标的高度
options：在缩略图抽取时提供的选项
Bitmap extractThumbnail(Bitmap source, int width, int height, int options)创建所需尺寸居中缩放的位图。
source： 需要被创造缩略图的源位图对象
width： 生成目标的宽度
height： 生成目标的高度
Bitmap extractThumbnail(Bitmap source, int width, int height)最后当然要奉上源码了，源码中封装了参考网上的拍照和选取图片工具类，有问题可以指出，共同进步!
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为什么iPhone的图像质量比Android更好？
有Android手机和iPhone之间那么多comparations。我们不能做出结论对哪一个更好，但我们都知道，Android手机的图像质量比iPhone差很多。您正在使用Facebook，Twitter或不管，甚至Instagram的，拍摄照片，添加一个过滤器，然后共享到社交网络后，通过Android手机产生的图像总是粗糙。为什么？
我们的团队一直在努力对这个问题在过去的一年。很深入的研究后，我们发现这是一个“微型”的错误由谷歌做。虽然很小，但影响是非常巨大的（所有Android应用相关图像），并一直持续到今天。
问题是：的libjpeg。
我们都知道的libjpeg被广泛使用的开源JPEG库。Android版 还采用的libjpeg来压缩图像。挖掘到了Android的源代码之后，我们可以发现，而不是直接使用的libjpeg的，Android是基于一个开源图像引擎Skia的。该Skia的是一个美妙的引擎由谷歌自己，所有的图像功能在它实施的维护，它被广泛用谷歌和其他公司的产品使用（如：浏览器，Firefox，Android的......）。该Skia的的libjpeg有一个很好的封装，可以很容易地开发在此引擎图像UTILITES基地。
当使用的libjpeg来压缩图像，optimize_coding是一个非常重要的参数。在libjpeg.doc，我们可以发现以下有关此参数的介绍：
布尔optimize_coding
TRUE使压缩机来计算最佳Huffman编码表
为图像。这需要对数据的额外通和
因此花费的时间和空间一个很好的协议。默认值是
FALSE，告诉压缩机使用提供的或默认
霍夫曼表。在大多数情况下，最佳的表保存只有百分之几
文件的大小相比默认表。需要注意的是，当这是
TRUE，你不必在所有供应霍夫曼表，以及任何你做
供应将被覆盖。
由于libjpeg.doc，我们现在知道，由于optimize_coding设置为TRUE可能会花费时间和空间的一个很好的协议，在libjpeg的默认为false。
一切似乎罚款对DOC，和libjpeg的非常稳定。但很多人忽略了这个文件已经写了超过10年。在那个时间，空间和计算能力是非常有限的。与今天的现代计算机或者甚至移动电话，这不是一个问题。相反，我们应该更加注重图像质量（视网膜屏幕）和图像尺寸（云服务）。
Skia的项目的谷歌的工程师在没有设置这个参数，所以在Skia的的optimize_coding被保持为FALSE为默认值，Skia的隐蔽此设置，你不能改变Skia的外部设置。这成了一个大问题，我们不得不忍受糟糕的形象和更大的文件大小。
我们的团队已经测试optimize_coding许多不同的图像。如果希望图像压缩的相同的质量，比为TRUE optimze_coding设置为FALSE时文件的大小是大5-10倍。所不同的是相当显著。
我们还比较了JPEG iOS和Android之间的压缩（他们都隐瞒了optimize_coding参数）。在相同的原始图像，如果你想同样的质量水平，你需要在Android上的5-10倍文件大小。
其结果是明确的，苹果不知道optimize_coding和Huffman表的重要性和谷歌没有。（苹果使用自己的霍夫曼表的算法，不喜欢的libjpeg的libjpeg或者涡轮增压，看来苹果已经做了图像压缩更多调整的作品。）
最后，我们决定不使用由Android提供的JPEG压缩功能，我们编译通过libjpeg涡轮增压（libjpeg的涡轮增压也有性能提升）我们自己的本机库。现在，我们可以节省的图像空间5-10倍，并且享受同样的甚至更好的图像质量。这项工作是完全值得的事情。
谢谢阅读， ：）
我们在GitHub上的项目： https://github.com/bither