【Android 内存优化】Bitmap 内存占用计算 ( Bitmap 图片内存占用分析 | Bitmap 内存占用计算 | Bitmap 不同像素密度间的转换 )

简介: 【Android 内存优化】Bitmap 内存占用计算 ( Bitmap 图片内存占用分析 | Bitmap 内存占用计算 | Bitmap 不同像素密度间的转换 )

文章目录

一、Bitmap 内存占用

二、Bitmap 内存占用计算示例

三、Bitmap 内存占用与像素密度

四、Bitmap 内存占用与像素密度示例





一、Bitmap 内存占用


在 Android 中 Bitmap 对象在内存中存储的的像素格式有两种 : ARGB_8888 和 RGB_555 ;



① ARGB_8888 像素格式 : Alpha ( 透明度 ) , Red ( 红 ) , Green ( 绿 ) , Blue ( 蓝 ) , 各占 1 11 字节 , 每个像素点占 4 字节 , 一张宽度 W WW, 高度 H HH 的图片 , 在内存中的大小是 W × H × 4 W \times H \times 4W×H×4 字节 ;


② RGB_555 像素格式 : Red ( 红 ) 占 5 55 位 , Green ( 绿 ) 占 6 66 位 , Blue ( 蓝 ) 占 5 55 位 , 每个像素点占 5 + 6 + 5 = 16 5 + 6 + 5 = 165+6+5=16 位 , 2 22 字节 , 一张宽度 W WW, 高度 H HH 的图片 , 在内存中的大小是 W × H × 2 W \times H \times 2W×H×2 字节 ;



Android 中 Bitmap 在内存中的大小与图片大小无关 , 只与像素格式和像素点个数有关 ;


内存中的大小只与分辨率有关 , 与磁盘大小无关 ;






二、Bitmap 内存占用计算示例


1. 获取 Bitmap 最小字节数 : 调用 Bitmap 对象的 getByteCount 方法 , 可以获取到 Bitmap 对象对应图像在内存中占用的最小字节数 ;


// 从资源文件中加载内存
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.blog);
// 打印 Bitmap 对象的宽高, 字节大小
Log.i("Bitmap", bitmap.getWidth() + " , " +
                bitmap.getHeight() + " , " +
                bitmap.getByteCount());



2. 打印结果 : 宽度 5224 像素 , 高度 2678 像素 , 内存中大小为 55959488 字节 ;


2020-06-29 20:32:12.794 9675-9675/kim.hsl.bm I/Bitmap: 5224 , 2678 , 55959488



3. Bitmap 占内存大小计算 : Android 中默认使用 ARGB_8888 像素格式 , 每个像素点占 4 44 字节 , 上图宽 5224 , 高 2678;


5224 × 2678 × 4 = 55 , 959 , 488 5224 \times 2678 \times 4 = 55,959,488

5224×2678×4=55,959,488


最终 Bitmap 在内存中的大小是 55,959,488 字节 ;






三、Bitmap 内存占用与像素密度


1 . BitmapFactory.Options 中封装了两个像素密度相关的值 :



① inDensity 像素密度值 : 表示该 Bitmap 图像的像素密度值 ;


/**
 * Bitmap 图像的像素密度 ; 
 * Bitmap.setDensity(int) 操作会导致被返回的图像会被强制设置一个像素密度值 ; 
 * 假如该设置的像素密度值 inDensity 与 目标像素密度值 inTargetDensity 不同 ,  
 * 并且 inScaled 被设置成 true , 那么该 Bitmap 就会被缩放到 inTargetDensity 对应的像素密度 ,
 * 然后再返回 ; 
 * 
 * 如果该值是 0 , 那么就默认该像素密度值就是资源文件对应的像素密度值 ;
 */
public int inDensity;



② inTargetDensity 目标像素密度值 : 表示要缩放到的目标图像像素密度值 ;


/**
 * 将要被绘制的目标像素密度值 ;
 * 该值需要结合 inScaled 值使用 , 如果同时设置了 inScaled = true , 和 inDensity 像素密度值 , 
 * 在图像返回时 , 会自动将图像按照 inDensity 向 inTargetDensity 缩放 ; 
 */
public int inTargetDensity;



如果 inDensity 小 , inTargetDensity 大 , 图像会被放大到原图像的 inTargetDensity / inDensity 倍 ;


如果 inDensity 大 , inTargetDensity 小 , 图像会被缩小到原图像的 inTargetDensity / inDensity 倍 ;




2 . 设计图片在资源文件中放置规则 :



① 设计稿分辨率 480 x 320 : 图片放在 mdpi 像素密度下 ; density 1, densityDpi 160 ;


② 设计稿分辨率 800 x 480 : 图片放在 hdpi 像素密度下 ; density 1.5, densityDpi 240;


③ 设计稿分辨率 1280 x 720 : 图片放在 xhdpi 像素密度下 ; density 2, densityDpi 320;


④ 设计稿分辨率 1920 x 1080 : 图片放在 xxhdpi 像素密度下 ; density 3, densityDpi 480;



屏幕密度 density , 屏幕像素密度 densityDpi , 关系是 density x 160 = densityDpi ;



3 . 获取当前的手机像素密度值 : 调用如下代码 , 获取当前手机屏幕的像素密度值 ;


getResources().getDisplayMetrics().densityDpi


获取的测试机的像素密度是 420 ;






四、Bitmap 内存占用与像素密度示例


1 . 不同屏幕密度资源适配 : 原图 1990 x 1020 ;


将同样大小的图片 , 分别拷贝到不同的目录 , 并命名 , 打印结果 :


代码示例 :


package kim.hsl.bm;
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import android.os.Bundle;
import android.util.Log;
import android.widget.TextView;
public class MainActivity extends AppCompatActivity {
    static {
        System.loadLibrary("native-lib");
    }
    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        TextView tv = findViewById(R.id.sample_text);
        tv.setText(stringFromJNI());
        Log.i("Bitmap", "getResources().getDisplayMetrics().densityDpi : " +
                getResources().getDisplayMetrics().densityDpi +
                " , getResources().getDisplayMetrics().density : " +
                getResources().getDisplayMetrics().density);
        // 从资源文件中加载内存
        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.blog);
        // 打印 Bitmap 对象的宽高, 字节大小
        Log.i("Bitmap", "blog : " + bitmap.getWidth() + " , " +
                        bitmap.getHeight() + " , " +
                        bitmap.getByteCount());
        bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.mipmap.blog_h);
        // 打印 Bitmap 对象的宽高, 字节大小
        Log.i("Bitmap", "blog_h : " + bitmap.getWidth() + " , " +
                bitmap.getHeight() + " , " +
                bitmap.getByteCount());
        bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.mipmap.blog_m);
        // 打印 Bitmap 对象的宽高, 字节大小
        Log.i("Bitmap", "blog_m : " + bitmap.getWidth() + " , " +
                bitmap.getHeight() + " , " +
                bitmap.getByteCount());
        bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.mipmap.blog_x);
        // 打印 Bitmap 对象的宽高, 字节大小
        Log.i("Bitmap", "blog_x : " + bitmap.getWidth() + " , " +
                bitmap.getHeight() + " , " +
                bitmap.getByteCount());
        bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.mipmap.blog_xx);
        // 打印 Bitmap 对象的宽高, 字节大小
        Log.i("Bitmap", "blog_xx : " + bitmap.getWidth() + " , " +
                bitmap.getHeight() + " , " +
                bitmap.getByteCount());
        bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.mipmap.blog_xxx);
        // 打印 Bitmap 对象的宽高, 字节大小
        Log.i("Bitmap", "blog_xxx : " + bitmap.getWidth() + " , " +
                bitmap.getHeight() + " , " +
                bitmap.getByteCount());
    }
    public native String stringFromJNI();
}




2 . 执行结果 :


2020-06-29 21:32:59.398 12296-12296/kim.hsl.bm I/Bitmap: getResources().getDisplayMetrics().densityDpi : 420 , getResources().getDisplayMetrics().density : 2.625
2020-06-29 21:32:59.551 12296-12296/kim.hsl.bm I/Bitmap: blog : 5224 , 2678 , 55959488
2020-06-29 21:32:59.628 12296-12296/kim.hsl.bm I/Bitmap: blog_h : 3483 , 1785 , 24868620
2020-06-29 21:32:59.775 12296-12296/kim.hsl.bm I/Bitmap: blog_m : 5224 , 2678 , 55959488
2020-06-29 21:32:59.828 12296-12296/kim.hsl.bm I/Bitmap: blog_x : 2612 , 1339 , 13989872
2020-06-29 21:32:59.864 12296-12296/kim.hsl.bm I/Bitmap: blog_xx : 1741 , 893 , 6218852
2020-06-29 21:32:59.894 12296-12296/kim.hsl.bm I/Bitmap: blog_xxx : 1306 , 669 , 3494856



3 . 结果分析 :



本测试机 : 屏幕密度 density = 2.625 , 屏幕像素密度 densityDpi = 420


原图 1990 x 1020 ;



① 图片放在 hdpi : 该像素密度对应 density = 1.5 , densityDpi = 240 ;


加 载 到 内 存 的 宽 度 = 1990 × 2.625 1.5 = 3 , 482.5 ‬ 加载到内存的宽度 = 1990 \times \dfrac{2.625}{1.5} = 3,482.5‬加载到内存的宽度=1990×

1.5

2.625


=3,482.5‬


加 载 到 内 存 的 高 度 = 1020 × 2.625 1.5 = 1785 加载到内存的高度 = 1020\times \dfrac{2.625}{1.5} = 1785加载到内存的高度=1020×

1.5

2.625


=1785



② 图片放在 mdpi : 该像素密度对应 density = 1 , densityDpi = 160;


加 载 到 内 存 的 宽 度 = 1990 × 2.625 1 = 5 , 223.75 加载到内存的宽度 = 1990 \times \dfrac{2.625}{1} = 5,223.75加载到内存的宽度=1990×

1

2.625


=5,223.75


加 载 到 内 存 的 高 度 = 1020 × 2.625 1 = 2 , 677.5 加载到内存的高度 = 1020\times \dfrac{2.625}{1} = 2,677.5加载到内存的高度=1020×

1

2.625


=2,677.5



③ 图片放在 xhdpi : 该像素密度对应 density = 2 , densityDpi = 320;


加 载 到 内 存 的 宽 度 = 1990 × 2.625 2 = 2 , 611.875 ‬ ‬ 加载到内存的宽度 = 1990 \times \dfrac{2.625}{2} = 2,611.875‬‬加载到内存的宽度=1990×

2

2.625


=2,611.875‬‬


加 载 到 内 存 的 高 度 = 1020 × 2.625 2 = 1 , 338.75 加载到内存的高度 = 1020\times \dfrac{2.625}{2} = 1,338.75加载到内存的高度=1020×

2

2.625


=1,338.75



④ 图片放在 xxhdpi : 该像素密度对应 density = 3 , densityDpi = 480;


加 载 到 内 存 的 宽 度 = 1990 × 2.625 3 = 1 , 741.25 ‬ 加载到内存的宽度 = 1990 \times \dfrac{2.625}{3} = 1,741.25‬加载到内存的宽度=1990×

3

2.625


=1,741.25‬


加 载 到 内 存 的 高 度 = 1020 × 2.625 3 = 892.5 ‬ 加载到内存的高度 = 1020\times \dfrac{2.625}{3} = 892.5‬加载到内存的高度=1020×

3

2.625


=892.5‬



这样原像素密度图片转换成目标像素密度图片后 , 就会得到日志中打印出来的值 ;


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