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我正在构建一个图像密集型社交应用程序,其中图像从服务器发送到设备。当设备的屏幕分辨率较小时,我需要在设备上调整位图的大小以匹配其预期的显示尺寸。
问题是使用 createScaledBitmap在调整一大群缩略图图像的大小后,导致我遇到了很多内存不足的错误。
在 Android 上调整位图大小的最节省内存的方法是什么?
最佳答案
This answer is summarised from Loading large bitmaps Efficiently which explains how to use inSampleSize to load a down-scaled bitmap version.
In particular Pre-scaling bitmaps explains the details of various methods, how to combine them, and which are the most memory efficient.
BitmapFactory.Options
有一个标记为
inSampleSize
的属性这将在解码时调整图像大小,以避免需要解码为临时位图。此处使用的这个整数值将以 1/x 缩小的尺寸加载图像。例如,设置
inSampleSize
to 2 返回一半大小的图像,将其设置为 4 返回大小为 1/4 的图像。基本上图像尺寸总是比你的源尺寸小一些 2 的幂。
inSampleSize
是一个非常快速的操作。实际上,它只会将图像的每个 Xth 像素解码为生成的位图。
inSampleSize
有两个主要问题虽然:
inSampleSize
通过每隔几个像素读取一次就可以避免这一切。结果是性能非常好,内存也很低,但质量会受到影响。 inSampleSize
更有效的内存(或性能)方法。 .
inScaled
,
inDensity
和
inTargetDensity
BitmapOptions
的旗帜.当
inScaled
标志已设置,系统将通过划分
inTargetDensity
推导出应用于您的位图的缩放值。由
inDensity
值。
mBitmapOptions.inScaled = true;
mBitmapOptions.inDensity = srcWidth;
mBitmapOptions.inTargetDensity = dstWidth;
// will load & resize the image to be 1/inSampleSize dimensions
mCurrentBitmap = BitmapFactory.decodeResources(getResources(),
mImageIDs, mBitmapOptions);
inSampleSize
、
inScaled
、
inDensity
和
inTargetDensity
标志)
inSampleSize
将首先应用于图像,使其成为比目标尺寸大的下一个 2 的幂。然后,
inDensity
&
inTargetDensity
用于将结果缩放到您想要的精确尺寸,应用过滤操作来清理图像。
inSampleSize
step 将减少生成的基于密度的 step 需要应用其调整大小过滤器的像素数。
mBitmapOptions.inScaled = true;
mBitmapOptions.inSampleSize = 4;
mBitmapOptions.inDensity = srcWidth;
mBitmapOptions.inTargetDensity = dstWidth * mBitmapOptions.inSampleSize;
// will load & resize the image to be 1/inSampleSize dimensions
mCurrentBitmap = BitmapFactory.decodeFile(fileName, mBitmapOptions);
inJustDecodeBounds
标志来帮助您获得图像的尺寸,而无需实际解码像素数据。
// Decode just the boundaries
mBitmapOptions.inJustDecodeBounds = true;
BitmapFactory.decodeFile(fileName, mBitmapOptions);
srcWidth = mBitmapOptions.outWidth;
srcHeight = mBitmapOptions.outHeight;
//now go resize the image to the size you want
关于android - 在android上调整位图大小的最有效内存方法?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32121058/
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