/**
* 以最省内存的方式读取本地资源的图片
* @param context
*@param resId
* @return
*/
public static Bitmap readBitMap(Context context, int resId){
BitmapFactory.Options opt = new BitmapFactory.Options();
opt.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;
opt.inPurgeable = true;
opt.inInputShareable = true;
//获取资源图片
InputStream is = context.getResources().openRawResource(resId);
return BitmapFactory.decodeStream(is,null,opt);
}
取得bitmap之后,再 detailView.setImageBitmap(pdfImage);就ok了!
那是为什么,会导致oom呢:
原来当使用像 imageView.setBackgroundResource,imageView.setImageResource,或者 BitmapFactory.decodeResource 这样的方法来设置一张大图片的时候,
这些函数在完成decode后,最终都是通过java层的createBitmap来完成的,需要消耗更多内存。
因此,改用先通过BitmapFactory.decodeStream方法,创建出一个bitmap,再将其设为ImageView的 source,decodeStream最大的秘密在于其直接调用JNI>>nativeDecodeAsset()来完成decode,无需再使用java层的createBitmap,从而节省了java层的空间。如果在读取时加上图片的Config参数,可以跟有效减少加载的内存,从而跟有效阻止抛out of Memory异常。
另外,需要特别注意:
decodeStream是直接读取图片资料的字节码了, 不会根据机器的各种分辨率来自动适应,使用了decodeStream之后,需要在hdpi和mdpi,ldpi中配置相应的图片资源,否则在不同分辨率机器上都是同样大小(像素点数量),显示出来的大小就不对了。
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BitmapFactory.decodeFile(imageFile);
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用BitmapFactory解码一张图片时,有时会遇到该错误。这往往是由于图片过大造成的。要想正常使用,则需要分配更少的内存空间来存储。
设置恰当的inSampleSize可以使BitmapFactory分配更少的空间以消除该错误。inSampleSize的具体含义请参考SDK文档。例如:
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BitmapFactory.Options opts =
new
BitmapFactory.Options();
opts.inSampleSize =
4
;
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(imageFile, opts);
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设置恰当的inSampleSize是解决该问题的关键之一。BitmapFactory.Options提供了另一个成员inJustDecodeBounds。
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BitmapFactory.Options opts =
new
BitmapFactory.Options();
opts.inJustDecodeBounds =
true
;
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(imageFile, opts);
|
设置inJustDecodeBounds为true后,decodeFile并不分配空间,但可计算出原始图片的长度和宽度,即opts.width和opts.height。有了这两个参数,再通过一定的算法,即可得到一个恰当的inSampleSize。
查看Android源码,Android提供了一种动态计算的方法。
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public
static
int
computeSampleSize(BitmapFactory.Options options,
int
minSideLength,
int
maxNumOfPixels) {
int
initialSize = computeInitialSampleSize(options, minSideLength,
maxNumOfPixels);
int
roundedSize;
if
(initialSize <=
8
) {
roundedSize =
1
;
while
(roundedSize < initialSize) {
roundedSize <<=
1
;
}
}
else
{
roundedSize = (initialSize +
7
) /
8
*
8
;
}
return
roundedSize;
}
private
static
int
computeInitialSampleSize(BitmapFactory.Options options,
int
minSideLength,
int
maxNumOfPixels) {
double
w = options.outWidth;
double
h = options.outHeight;
int
lowerBound = (maxNumOfPixels == -
1
) ?
1
:
(
int
) Math.ceil(Math.sqrt(w * h / maxNumOfPixels));
int
upperBound = (minSideLength == -
1
) ?
128
:
(
int
) Math.min(Math.floor(w / minSideLength),
Math.floor(h / minSideLength));
if
(upperBound < lowerBound) {
// return the larger one when there is no overlapping zone.
return
lowerBound;
}
if
((maxNumOfPixels == -
1
) &&
(minSideLength == -
1
)) {
return
1
;
}
else
if
(minSideLength == -
1
) {
return
lowerBound;
}
else
{
return
upperBound;
}
}
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使用该算法,就可动态计算出图片的inSampleSize。
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BitmapFactory.Options opts =
new
BitmapFactory.Options();
opts.inJustDecodeBounds =
true
;
BitmapFactory.decodeFile(imageFile, opts);
opts.inSampleSize = computeSampleSize(opts, -
1
,
128
*
128
);
opts.inJustDecodeBounds =
false
;
try
{
Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeFile(imageFile, opts);
imageView.setImageBitmap(bmp);
}
catch
(OutOfMemoryError err) {
}
|
另外,可以通过Bitmap.recycle()方法来释放位图所占的空间,当然前提是位图没有被使用。