大多数内存有效的方式来调整android上的位图？
我正在构build一个图像密集型社交应用程序，将图像从服务器发送到设备。 当设备具有较小的屏幕分辨率时，我需要调整设备上的位图大小以匹配其预期的显示尺寸。
问题是，使用createScaledBitmap会导致我在调整大量的缩略图图像后遇到大量内存不足错误。
什么是最有效的方式来调整Android上的位图？
这个答案总结在载入较大的位图中 ，它解释了如何使用inSampleSize来加载缩小的位图版本。
特别是预缩放位图解释了各种方法的细节，如何组合它们，哪些是最有效的内存。
有三种主要的方式来调整Android的位图具有不同的内存属性：
createScaledBitmap API
此API将采用现有的位图，并创build一个新的位图与您select的确切尺寸。
从好的一面来说，你可以得到你正在寻找的图像大小（不pipe它是怎么样的）。 但缺点是，这个API需要现有的位图才能工作 。 这意味着在创build一个更小的新版本之前，必须先加载，解码和创build一个位图。 就获得您的确切尺寸而言，这是理想的，但在额外的内存开销方面却很糟糕。 因此，对于大多数有记忆意识的应用程序开发人员来说，这是一种交易断路器
inSampleSize标志
BitmapFactory.Options具有一个以inSampleSizelogging的属性，它将在解码时调整图像的大小，以避免需要解码为临时位图。 此处使用的整数值将以1 / x缩小尺寸加载图像。 例如，将inSampleSize设置为2将返回大小一半的图像，将其设置为4将返回大小为1/4的图像。 基本上图像大小将永远是比你的源尺寸小一些的幂。
从内存的angular度来看，使用inSampleSize是一个非常快速的操作。 实际上，它只会将图像的每个第X个像素解码为您的结果位图。 但是inSampleSize有两个主要的问题：
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它没有给你确切的决议 。 它只会减less一些2的幂的位图的大小。
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它不会产生最好的质量调整 。 大多数resize的filter通过读取像素块产生好看的图像，然后对它们进行加权以产生重新resize的像素。
inSampleSize通过读取每一个像素inSampleSize避免这一切。 结果是相当高性能，低内存，但质量受到影响。
如果您只处理通过pow2大小缩小图像，并且过滤不是问题，那么您找不到比inSampleSize更高的内存效率（或性能高效）方法。
inScaled，inDensity，inTargetDensity标志
如果您需要将图像缩放到不等于2的幂的维度，则需要inScaled ， inDensity和inTargetDensity标志。 当设置了inScaled标志时，系统将通过将inTargetDensity除以inTargetDensity值来派生缩放值以应用于您的位图。
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);
使用此方法将重新调整图像的大小，并对其应用“resizefilter”，也就是说，最终结果会更好看，因为在resize的步骤中会考虑到一些附加的math运算。 但要注意的是： 额外的过滤步骤，需要额外的处理时间 ，并且可以快速合成大图像，导致调整速度缓慢，并为filter本身分配额外的内存。
由于额外的过滤开销，将此技术应用于比所需大小更大的图像通常不是一个好主意。
魔术组合
从内存和性能的angular度来看，您可以将这些选项结合起来以获得最佳效果。 （设置inSampleSize ， inScaled ， inDensity和inTargetDensity标志）
inSampleSize将首先应用于图像，使其达到比目标尺寸更大的下一个“幂”。 然后，使用inDensity ＆ inTargetDensity将结果缩放到所需的精确尺寸，应用滤镜操作来清理图像。
结合这两者是一个更快的操作，因为inSampleSize步骤将减less所得到的基于密度的步骤将需要应用其resizefilter的像素的数量。
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);
如果您需要将图像合并到特定的尺寸以及更好的过滤，那么这种技术是获得合适尺寸的最佳桥梁，但是可以在快速，低内存占用空间的操作中完成。
获取图像尺寸
在不解码整个图像的情况下获取图像大小为了调整位图大小，您需要知道传入的维度。 您可以使用inJustDecodeBounds标志来帮助您获取图像的尺寸， inJustDecodeBounds需要实际解码像素数据。
// 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
您可以使用此标志首先解码大小，然后计算适合您的目标分辨率的缩放比例。
像这个答案一样好（而且准确），这也是非常复杂的。 不要重新发明轮子，而要考虑像Glide ， Picasso ， UIL ， Ion或其他任何实现这种复杂且容易出错的逻辑的库。
Colt自己甚至build议在预缩放位图性能模式video中查看Glide和Picasso。
通过使用库，您可以获得Colt答案中提到的每一点效率，但是具有在各个Android版本中始终如一地运行的API非常简单。
