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Android | 计算图片占用内存大小

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发布2022-04-15 17:25:38
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发布2022-04-15 17:25:38
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文章被收录于专栏:用户4077185的专栏

前言

对于一张图片,你知道应该存放在那个资源目录下面吗,或者说,放在那个资源目录下加载起来更省内存呢?在日常开发中我们可能不太注意这些东西,但是这些却是基础,是必不可少的一环,所以这几天重新温习了一下并整理了一下。

基础知识

MDPI

HDPI

XHDPI

XXHDPI

XXXHDPI

density(像素密度)

160

240

320

480

640

分辨率

360x640

540x960

720x1280

1080x1920

1440x2560

比例

1

1.5

2

3

4

在 android 中,标准的 dpi = 160,也就是 1 英寸中有 160 个像素。上面表格中的比例就是通过 160 来算出来的。每种密度的比例都是和 150 来进行比较的。

  • dp

设备独立像素值,也就是我们定义在布局文件中的值,但是最终会根据系统计算转为 px。

dp * (\frac{dpi}{160(像素/英寸)}) = px

假设每英寸的像素是 240像素,也就是 dpi = 240。也就是 dp = 1.5 px。

  • density 像素的密度。常见的取值 1.5,2,3。和标准的 dpi 比例为 (dpi/160px)
  • dpi 手机中每英寸所包含像素点的数量,计算过程如下: TIps:屏幕尺寸 5 英寸,分辨率 1280 *720,
dpi = (\frac{\sqrt{720^2+1280^2}}{5})

在 android 中,如果每英寸的像素为 160,此时 1dp = 1px。160 也是 android 中的一个参考值。公式参考 dp 中的。

  • ppi 每英寸长度内的像素总数
  • sp 缩放无关像素,基本和 dp 一致,其会根据用户字体缩放进行自适应,设置字体大小时使用
  • 为啥标准 dpi = 160 android 中把主流的 dpi 分为了好几个档次,例如 160,240,320,480 等。 实际开发中,我们经常要对这几个尺寸进行相互转换(例如在某个分辨率下完成设计,然后缩放到其他尺寸微调后输出)一般是按照 dpi 之间的比例来进行缩放的。即 1 : 1.5 :2 :3。 也就是 mdpi 到 hdpi 是 1.5 倍,mdpi 到 xhdpi 是 2倍,以此类推。 也就是说,如果以 160 dpi 为基准,只要尺寸的 dp 是 4 的公倍数,XHDPI 下乘以2,HDPI 下乘以 1.5,LDPI 下乘以 0.75 即可满足所有尺寸下都是整数 pixel。
获取 Bitmap 大小

getByteCount()

代码语言:javascript
复制
public final int getByteCount() {
    if (mRecycled) {
        Log.w(TAG, "Called getByteCount() on a recycle()'d bitmap! "
                + "This is undefined behavior!");
        return 0;
    }
    // int result permits bitmaps up to 46,340 x 46,340
    return getRowBytes() * getHeight();
}

图片占用内存大小的理论需求值

getAllocationByteCount()

代码语言:javascript
复制
public final int getAllocationByteCount() {
    if (mRecycled) {
        Log.w(TAG, "Called getAllocationByteCount() on a recycle()'d bitmap! "
                + "This is undefined behavior!");
        return 0;
    }
    return nativeGetAllocationByteCount(mNativePtr);
}

图片实际占用内存的大小

图片的来源

例:图片宽 112 像素,高 131 像素,大小 20 kb 左右。

Assets 中的资源文件

代码语言:javascript
复制
BitmapFactory.decodeStream(context.getAssets().open("android.png"));

例1: 格式为 png 。在 assets 的目录下通过 Bitmap 加载。

其中加载格式为 ARGB_8888。出来后大小大概是 58 kb 左右。

计算的方式就是 112 * 131 * 4 = 58688 。也就是 长乘宽在乘4,至于为什么要乘以四,因为格式是 ARGB_8888,每个像素点有四个字节,后面四个8表示8个比特,8个比特就是一个字节。一共四个字节。

例2:上面图片,格式为 jpg。

需要注意的是 jpg 的图片没有 Alpha 通道,也就是说图片不会透明。所以采用 ARGB_8888 加载后前面的 A 是没有啥用的。

所以需要采用 RGB_565 的格式来加载图片。计算的方式就是 112 * 131 * 2 = 29344 ,565 刚好是两个字节。代码如下:

代码语言:javascript
复制
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;
BitmapFactory.decodeStream(context.getAssets().open("android.png"),options);

如果将 png 的图片使用 RGB_565 格式进行加载,加载出的结果上面也会一样,因为少了 Alpah。

drawable 系列目录中的图片文件,需要注意 dpi 类型的影响

  • hdpi,比例是 1.5 此时的图片宽度就是 205,高度 240 了。那么这个是如何计算出来的呢? 112 * (2.75 / 1.5 ) 四舍五入后就等于 205。 屏幕密度可以通过 resources.displayMetrics.density 来获取。
  • xhdpi,比例是 2 112 * (2.75 / 2)
  • xxhdpi,比例是 3 112 * (2.75 / 3) = 103
  • 其他的都是类似,需要注意的是 drawable 默认比例就是 1,相当于 mdpi。

所以,drawable 中的图片大小计算方式就是: 图片 / 所在drawable对应dpi的比例 * 屏幕的dpi。

raw 中的资源,该文件中的资源不会受到任何处理。

图片内存体积优化
  • 根文件存储格式无关 通过上面的分析我们可以知道图片占用内存的大小是和图片本身的大小没有关系的。而是和所处的位置还有加载的方式有关系
  • 降低图片分辨率 设置 inSampleSize,设置之后,Bitmap 的宽和高 都会缩小到 inSampleSIze 倍,例如一张图片为 2408 * 1536 的图片,设置 inSampleSize 为 4 之后,实际加载到内存中的图片宽高是 512 * 384。占用的内存就是 0.76 M 而不是 14M 了。
  • 减少每个像素点的大小 使用 RGB_565 来加载不透明的图片相比与 ARGB_8888 来说占用的内存小了一半,但需要注意的是不能加载带透明通道的图片,除非是透明通道你用不上。
  • 使用 9-patch 图片来做背景 .9 图片对于一些重复的像素可以直接拉伸,这样画出来的可能很大,可是加载到内存里面的却很小。
  • 不使用图片 优先使用 VectorDrawable 时间和技术允许的前提下使用代码编写动画
总结
  • 图片本身的大小和它占用内存的大小没有什么关系。
  • 图片占用内存的计算公式 分辨率 * 像素点大小,也就是 长 * 宽 * 像素点大小,像素点大小是根据加载方式来定的,例如 ARGB_8888 占 4 个字节,RGB_565 占 2 个字节。
  • 图片的来源是 android 的资源文件夹 这种情况下,系统会根据设备的 dpi 值,以及 资源目录的 dpi 值做一次分辨率转换,转换的规律就是:图片宽 * (设备dpi / 对应资源目录 dpi) * 图片高 * (设备 dpi / 对应资源目录dpi)。 如果不对图片进行优化处理,那么 Android 系统就会根据图片不同来源决定是否需要对原图分辨率进行转换在加载进内存
  • 其他图片如,assets,磁盘,流等图片都是按照原图分辨率来计算大小
  • 基于上面的分析,我们可以知道
    • 在不同的 dpi 设备中,同个界面的相同图片所占用的内存大小可能不一样,同个图片在不同的资源文件中加载到内存后所占用的大小也可能不一样。

最后

以上内容都是通过查找别人的资料和自己的一些实践而得出来的,如果有错误的地方还请大家指点一下,谢谢!!

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原始发表:2022/04/11 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 前言
    • 基础知识
      • 获取 Bitmap 大小
        • 图片的来源
          • 图片内存体积优化
            • 总结
            • 最后
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