android内存优化之图片优化

对图片本身进行操作。尽量不要使用setImageBitmap、setImageResource、BitmapFactory.decodeResource来设置一张大图，因为这些方法在完成decode后，最终都是通过java层的createBitmap来完成的，需要消耗更多内存

对图片本身进行操作。尽量不要使用setImageBitmap、setImageResource、BitmapFactory.decodeResource来设置一张大图，因为这些方法在完成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，可以更有效的减少加载的内存，从而更有效阻止抛出内存异常。另外，decodeStream直接拿图片来读取字节码了，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。 

复制代码代码如下:

InputStreamis=this.getResources().openRawResource(R.drawable.pic1); 
BitmapFactory.Optionsoptions=newBitmapFactory.Options(); 
options.inJustDecodeBounds=false; 
options.inSampleSize=10;//width，hight设为原来的十分一 
Bitmapbtp=BitmapFactory.decodeStream(is,null,options); 

复制代码代码如下:

if(!bmp.isRecycle()){ 
bmp.recycle()//回收图片所占的内存 
system.gc()//提醒系统及时回收 
} 

复制代码代码如下:

/** 
*以最省内存的方式读取本地资源的图片 
*@paramcontext 
*@paramresId 
*@return 
*/ 
publicstaticBitmapreadBitMap(Contextcontext,intresId){ 
BitmapFactory.Optionsopt=newBitmapFactory.Options(); 
opt.inPreferredConfig=Bitmap.Config.RGB_565; 
opt.inPurgeable=true; 
opt.inInputShareable=true; 
//获取资源图片 
InputStreamis=context.getResources().openRawResource(resId); 
returnBitmapFactory.decodeStream(is,null,opt); 
} 

option中的值指的是，图片进行缩放的比例，SDK中建议其值是2的指数值,值越大会导致图片不清晰。长度、宽度都只有原图片的1/2。图片大小减少，占用的内存自然也变小了。这么做的弊端是图片质量变差，inSampleSize的值越大，图片的质量就越差。由于各手机厂商缩放图片的算法不同，在不同手机上的缩放图片质量可能会不同。笔者就遭遇过moto手机上图片缩放后质量可以接受，三星手机上同样的缩放比例，质量却差很多的情况。 

Android中有四种，分别是： 
ALPHA_8：每个像素占用1byte内存 
ARGB_4444:每个像素占用2byte内存 
ARGB_8888:每个像素占用4byte内存 
RGB_565:每个像素占用2byte内存 
Android默认的颜色模式为ARGB_8888，这个颜色模式色彩最细腻，显示质量最高。但同样的，占用的内存也最大。 
以上代码即是将1.png以ARGB_4444模式读出。内存减少虽然不如第一种方法明显，但是对于大多数图片，看不出与ARGB_8888模式有什么差别。不过在读取有渐变效果的图片时，可能有颜色条出现。另外，会影响图片的特效处理。 
优化Dalvik虚拟机的堆内存分配。对于Android平台来说，其托管层使用的DalvikJavaVM从目前的表现来看还有很多地方可以优化处理，比如我们在开发一些大型游戏或耗资源的应用中可能考虑手动干涉GC处理，使用dalvik.system.VMRuntime类提供的setTargetHeapUtilization方法可以增强程序堆内存的处理效率。使用方法: 

复制代码代码如下:

privatefinalstaticfloatTARGET_HEAP_UTILIZATION=0.75f; 
VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION); 

即可。 
还有就是可以定义堆内存的大小。 

复制代码代码如下:

privatefinalstaticintCWJ_HEAP_SIZE=6*1024*1024;VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE);//设置最小heap内存为6MB大小 

调用图片的recycle()方法： 
这个其实不是真正降低图片内存的方法。主要目的是标记图片对象，方便回收图片对象的本地数据。图片对象的本地数据占用的内存最大，而且与程序Java部分的内存是分开计算的。所以经常出现Javaheap足够使用，而图片发生OutOfMemoryError的情况。在图片不使用时调用该方法，可以有效降低图片本地数据的峰值，从而减少OutOfMemoryError的概率。不过调用了recycle()的图片对象处于“废弃”状态，调用时会造成程序错误。所以在无法保证该图片对象绝对不会被再次调用的情况下，不建议使用该方法。特别要注意已经用setImageBitmap(Bitmapimg)方法分配给控件的图片对象，可能会被系统类库调用，造成程序错误。 

使用Matrix对象放大的图片如何更改颜色模式： 
虽然使用Matrix对象放大图片，必定会耗费更多的内存，但有时候也不得不这样做。放大后的图片使用的ARGB_8888颜色模式，就算原图片是ARGB_4444颜色模式也一样，而且没有办法在放大时直接指定颜色模式。可以采用以下办法更改图片颜色模式。 
代码如下 

复制代码代码如下:

Matrixmatrix=newMatrix(); 
floatnewWidth=200;//图片放大后的宽度 
floatnewHeight=300;//图片放大后的长度 
matrix.postScale(newWidth/img.getWidth(),newHeight/img.getHeight()); 
Bitmapimg1=Bitmap.createBitmap(img,0,0,img.getWidth(),img.getHeight(),matrix,true);//得到放大的图片 
img2=img1.copy(Bitmap.Config.ARGB_4444,false);//得到ARGB_4444颜色模式的图片 
img=null; 
img1=null; 

这里比起原来的图片额外生成了一个图片对象img1。但是系统会自动回收img1，所以实际内存还是减少了。