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一、Bitmap 内存占用二、Bitmap 内存占用计算示例三、Bitmap 内存占用与像素密度四、Bitmap 内存占用与像素密度示例一、Bitmap 内存占用
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 111 字节 , 每个像素点占 4 字节 , 一张宽度 WWW, 高度 HHH 的图片 , 在内存中的大小是 W×H×4W \times H \times 4W×H×4 字节 ;
② RGB_555 像素格式 :Red ( 红 ) 占 555 位 , Green ( 绿 ) 占 666 位 , Blue ( 蓝 ) 占 555 位 , 每个像素点占 5+6+5=165 + 6 + 5 = 165+6+5=16 位 , 222 字节 , 一张宽度 WWW, 高度 HHH 的图片 , 在内存中的大小是 W×H×2W \times H \times 2W×H×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
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 ;
-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 444 字节 , 上图宽 5224 , 高 2678;
5224×2678×4=55,959,4885224 \times 2678 \times 4 = 55,959,4885224×2678×4=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
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
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");}@Overrideprotected 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 :
-06-29 21:32:59.398 12296-12296/kim.hsl.bm I/Bitmap: getResources().getDisplayMetrics().densityDpi : 420 , getResources().getDisplayMetrics().density : 2.625-06-29 21:32:59.551 12296-12296/kim.hsl.bm I/Bitmap: blog : 5224 , 2678 , 55959488-06-29 21:32:59.628 12296-12296/kim.hsl.bm I/Bitmap: blog_h : 3483 , 1785 , 24868620-06-29 21:32:59.775 12296-12296/kim.hsl.bm I/Bitmap: blog_m : 5224 , 2678 , 55959488-06-29 21:32:59.828 12296-12296/kim.hsl.bm I/Bitmap: blog_x : 2612 , 1339 , 13989872-06-29 21:32:59.864 12296-12296/kim.hsl.bm I/Bitmap: blog_xx : 1741 , 893 , 6218852-06-29 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=1990×2.6251.5=3,482.5加载到内存的宽度 = 1990 \times \dfrac{2.625}{1.5} = 3,482.5加载到内存的宽度=1990×1.52.625=3,482.5
加载到内存的高度=1020×2.6251.5=1785加载到内存的高度 = 1020\times \dfrac{2.625}{1.5} = 1785加载到内存的高度=1020×1.52.625=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=1990×2.6251=5,223.75加载到内存的宽度 = 1990 \times \dfrac{2.625}{1} = 5,223.75加载到内存的宽度=1990×12.625=5,223.75
加载到内存的高度=1020×2.6251=2,677.5加载到内存的高度 = 1020\times \dfrac{2.625}{1} = 2,677.5加载到内存的高度=1020×12.625=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=1990×2.6252=2,611.875加载到内存的宽度 = 1990 \times \dfrac{2.625}{2} = 2,611.875加载到内存的宽度=1990×22.625=2,611.875
加载到内存的高度=1020×2.6252=1,338.75加载到内存的高度 = 1020\times \dfrac{2.625}{2} = 1,338.75加载到内存的高度=1020×22.625=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=1990×2.6253=1,741.25加载到内存的宽度 = 1990 \times \dfrac{2.625}{3} = 1,741.25加载到内存的宽度=1990×32.625=1,741.25
加载到内存的高度=1020×2.6253=892.5加载到内存的高度 = 1020\times \dfrac{2.625}{3} = 892.5加载到内存的高度=1020×32.625=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 ;
【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 )