Android Bitmap压缩方法的选择详解
刚刚修改bug碰到了一个问题,先描述一下问题。
1.测试说分享文章到微信失败,qq成功。
定位到微信分享接口。
2.分享其它文章到微信成功。
接口有问题!差点就找接口了,还好没
3.断点微信分享,发现突然压缩失败。
代码写法问题,下面会分解
4.找到原因,微信对分享缩略图大小有32k的限制,代码是对文章的第一张图片进行压缩,图片太大,压缩代码也有问题。
开始解决问题
这里有两种解决方法:
1.接口提供文章对应的分享内容,在编辑人员编辑文章的时候就对这些数据进行了限制。
{ "title":"how to begain android?", "content":"do it, do it, do it", "picture":"http://192.168.0.1/pic/2015/09/02/share_thumb.jpg" ... ... }
picture字段是<32k的缩略图。
ps:就我现在的水平来说,个人觉得这种是最好的,不是说android省事,而是对于今后的扩展和整体项目的扩展规划来说都是比较好的,当然,水平有限,也许我看得还不够远,希望指教。
2.对获取的文章图片进行压缩。
当前项目无法对接口进行修改(骆驼太大了),所以只能对图片进行压缩了,这就谈到上面的坑了。先看原来写的压缩代码:
----可能出错的代码----
int options = 100; bytearrayoutputstream outputs = new bytearrayoutputstream(); obitmap.compress(bitmap.compressformat.jpeg, options, outputs); // while ( outputs.tobytearray().length / 1024 > 32 ) { outputs.reset(); obitmap.compress(bitmap.compressformat.jpeg, options, outputs); options -= 10 ; } bytearrayinputstream inputs = new bytearrayinputstream(outputs.tobytearray()); bitmap bitmap = bitmapfactory.decodestream(inputs, null , null );
这里用了bitmap的compress()方法进行了所谓的'质量压缩',控制参数就是options的值,但是出问题的地方也就是这个options的值,当图片非常大的时候,即使options为0的时候,图片还是大于32k,这个时候在while中option就为负数了,再进行compress()操作就会抛出throw new illegalargumentexception("quality must be 0..100");的错误。
原因:
使用compress()方法的options值进行压缩的方法是不会丢失像素的,只是通过修改图片的其它比如透明度等属性,使得图片大小变化而已,所以它就无法无限压缩,到达一个值之后就不会继续变小了。
解决:
第一时间想到的是进行质量压缩后,当options为0的时候,还是大于32k的话,就进行采样率压缩。
bitmapfactory.options newopts = new bitmapfactory.options(); newopts.insamplesize = 2; bitmap = bitmapfactory.decodefile(picturepath, newopts);
每次判断bitmap的大小,对bitmapfactory.options的insamplesize进行+1或者-1(不能小于1)操作就好。但是insamplesize的值为int类型,当图片很大的时候,1/2, 1/3, 1/4的差距还是有些大。所以只能放弃,最后采用了缩放的方法,先上代码:
public static byte[] wechatbitmaptobytearray(bitmap bmp, boolean needrecycle) { // 首先进行一次大范围的压缩 bytearrayoutputstream output = new bytearrayoutputstream(); bmp.compress(bitmap.compressformat.jpeg, 100, output); float zoom = (float)math.sqrt(32 * 1024 / (float)output.tobytearray().length); //获取缩放比例 // 设置矩阵数据 matrix matrix = new matrix(); matrix.setscale(zoom, zoom); // 根据矩阵数据进行新bitmap的创建 bitmap resultbitmap = bitmap.createbitmap(bmp, 0, 0, bmp.getwidth(), bmp.getheight(), matrix, true); output.reset(); resultbitmap.compress(bitmap.compressformat.jpeg, 100, output); // 如果进行了上面的压缩后,依旧大于32k,就进行小范围的微调压缩 while(output.tobytearray().length > 32 * 1024){ matrix.setscale(0.9f, 0.9f);//每次缩小 1/10 resultbitmap = bitmap.createbitmap( resultbitmap, 0, 0, resultbitmap.getwidth(), resultbitmap.getheight(), matrix,true); output.reset(); resultbitmap.compress(bitmap.compressformat.jpeg, 100, output); } return result; }
至此,暂时补上了这个一开始不规范导致的问题。当然,以上的解释都是从书本和我大互联网中获取的方法,我进行了一些整合,如果你也遇到的这个问题,也有幸这篇文章被你看到,能帮到一二,就是我的本意了。
通过此文希望能帮助到有需要的同学,谢谢大家对本站的支持!