【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 )

一、Bitmap 内存占用

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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 $1$ 字节 , 每个像素点占 4 字节 , 一张宽度 $W$, 高度 $H$ 的图片 , 在内存中的大小是 $W \times H \times 4$ 字节 ;

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

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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 $4$ 字节 , 上图宽 5224 , 高 2678;

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

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

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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

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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 ;

$加载到内存的宽度 = 1990 \times \dfrac{2.625}{1.5} = 3,482.5‬$

$加载到内存的高度 = 1020\times \dfrac{2.625}{1.5} = 1785$

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

$加载到内存的宽度 = 1990 \times \dfrac{2.625}{1} = 5,223.75$

$加载到内存的高度 = 1020\times \dfrac{2.625}{1} = 2,677.5$

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

$加载到内存的宽度 = 1990 \times \dfrac{2.625}{2} = 2,611.875‬‬$

$加载到内存的高度 = 1020\times \dfrac{2.625}{2} = 1,338.75$

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

$加载到内存的宽度 = 1990 \times \dfrac{2.625}{3} = 1,741.25‬$

$加载到内存的高度 = 1020\times \dfrac{2.625}{3} = 892.5‬$

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 ;