探索ImageView图片填充算法–fitCenter模式的实现
http://www.67tgb.com/?p=533
在ImageView显示图片时，有如下几种图片填充模式scaleType： matrix ，fitXY，fitStart, fitEnd, fitCenter, center, centerCrop, centerInside。 这几
填充方式的区别不做展开，大家弄几张图片逐个尝试一下便知。
我感兴趣的是这几种图片填充模式是如何实现的，在这里我们以fitCenter为例，动手探索一下这种填充模式算法是如何实现的。通过思考算法，我也更深刻体会到了这几种填充模式应用场景。
只有当图片本身的大小不符合ImageView控件的大小时，才会发生填充的动作， fitCenter顾名思义是居中填充。我们不妨将ImageView看成一张画布，那么填充模式解决的问题其实就是如何画图以及在哪里画图的问题。
套用上面的话来说，fitCenter模式解决的就是：
1. 图片完整展现 （fit开头的模式都是保留完整的图片，不存在切割和局部展现问题）
2. 图片要居中绘制
绘制图片到画布时，重要的参考指标就是图片的宽高比，以及画布的宽高比，这两个参数的差值决定了以何种方式拉伸图片。可能你还是一头雾水，我们分两种情况来讨论。
假设图片高h，宽w ， Imageview的高y，宽x ，比较两者高宽比。
1、 当 y / x – h / w > 0 时
说明Imageview的高宽比大于图片的高宽比，如图所示：
左图实线标示的是图片Imageview的高和宽，右图是Imageview。 如果实现Image居中完全展示，需要计算画布的宽高和绘制点。
显而易见，画布的宽度是w，高度h1 。
画布的高宽比必须和Imageview的高宽比相同，即 y / x = h1 / w , 计算出 h1 = (y * w) / x
计算出画布的高度和宽度，那么图片的绘制点 p的坐标为 (0, (h1 – h) / 2)
2、当 y / x – h / w <= 0时
说明Imageview的高宽比小于图片的高宽比，如图所示：
显而易见，画布的高度为h， 宽度为w1 ，依据 y / x = h / w1 , 计算出 w1 = (h * x) / y
图片的绘制点P 的坐标是 ((w1 – w) / 2 , 0)
好了，算法分析完了，我们来动手实现fitCenter模式。为了方便观看，我们将图片背景绘制为黑色。
核心算法：
/**
* resize图片，以 fitcenter模式填充到指定宽高的 imageview中
*
* @param src
* 原始图片
* @param destWidth
* imageview 高度
* @param destHeight
* imageview 宽度
* @return
*/
public Bitmap resizeBitmap(Bitmap src, int destWidth, int destHeight) {
if (src == null || destWidth == 0 || destHeight == 0) {
return null ;
}
// 图片宽度
int w = src.getWidth();
// 图片高度
int h = src.getHeight();
// Imageview 宽度
int x = destWidth;
// Imageview 高度
int y = destHeight;
// 高宽比之差
int temp = (y / x) - (h / w);
/**
* 判断高宽比例，如果目标高宽比例大于原图，则原图宽度不变，高度按照比例(h1 = (y * w) / x)拉伸
* 画布宽高(w,h1),原图绘制点在(0, (h1 -h)/2)
*/
if (temp > 0) {
// 计算画布高度
int h1 = (y * w) / x;
// 创建一个指定高宽的图片
Bitmap newb = Bitmap. createBitmap(w, h1, Config.ARGB_8888);
// 创建画布
Canvas cv = new Canvas(newb);
// 画布背景设置为黑色
cv.drawColor(Color. BLACK);
// 在 0，(h1-h)/2坐标开始画入 src
cv.drawBitmap(src, 0, (h1 - h) / 2, null);
// 保存
cv.save(Canvas. ALL_SAVE_FLAG);
// 存储
cv.restore();
return newb;
} else {
/**
* 如果高宽比小于原图，则原图高度不变，宽度按照比例(w1 = (h * x) / y),画布宽高(w1, h),
* 原图绘制点((w1 -w)/2 , 0)
*/
// 计算画布高度
int w1 = (h * x) / y;
// 创建一个指定高宽的图片
Bitmap newb = Bitmap. createBitmap(w1, h, Config.ARGB_8888);
// 创建画布
Canvas cv = new Canvas(newb);
// 绘制一个黑色背景的图片
cv.drawColor(Color. BLACK);
// 在 0，(h1-h)/2坐标开始画入 src
cv.drawBitmap(src, (w1 - w) / 2, 0, null);
// 保存
cv.save(Canvas. ALL_SAVE_FLAG);
// 存储
cv.restore();
return newb;
}
}
效果图：
本文仅是个人对图片填充模式算法的一点思考，个人兴趣，以便更好的运用Imageview，其他几种模式也可举一反三。还有很多考虑不周的地方，欢迎拍砖。
附源代码：点我下载
http://www.67tgb.com/?p=578
上次我们探讨了下图片填充模式中的fitCenter模式，参见http://www.67tgb.com/?p=533 ， 今天我们探讨下CenterCrop模式。
CenterCrop模式解决的就是：
1. 图片要去两头，留中间
2. 图片要填充满控件
这个模式和fitCenter还有有很大的不同。借鉴上篇文章的思路，我们同样按照Image与ImageView的宽高比差值，分两种情况进行讨论。
假设原始图片高h，宽w ， Imageview的高y，宽x ，比较两者高宽比。裁剪出的图称为Image1：
1、 当 y / x – h / w > 0 时
说明Imageview的高宽比大于图片的高宽比，如图所示：
左图实线标示的是图片Image的高和宽，右图是Imageview。 我们需要从Image的中间按照比例y/x裁剪出一幅图Image1来，如图中虚线所示。
显而易见，Image1的宽度是w1，高度是h 。
Image1的高宽比必须和Imageview的高宽比相同，即 y / x = h / w1 , 计算出 w1 = (h * x )/ y
在FitCenter模式中，我们需要计算Image在画布上的绘制点。在CenterCrop模式中，都是裁剪操作，我们只需要计算在Image的什么地方进行裁剪。从图上可以看出，裁剪点P的坐标是（(w – w1) / 2, 0）。
2、当 y / x – h / w <= 0时
说明Imageview的高宽比小于图片的高宽比，如图所示：
显而易见，Image1高度为h1， 宽度为w ，依据 y / x = h1 / w , 计算出 h1 = (w * y) / x
裁剪点P 的坐标是 (0, (h – h1) / 2)
好了，算法我们分析出来了。在Android中绘制图片的某一个部分使用到了函数 Bitmap.createBitmap(Bitmap source, int x, int y, int width, int height)
source是原始图片，x指的是绘制的横坐标，y指的是绘制的纵坐标。width,height分别代表宽高。
下面给出核心代码实现：
/**
* 以CenterCrop方式resize图片
* @param src 原始图片
* @param destWidth 目标图片宽度
* @param destHeight 目标图片高度
* @return
*/
public Bitmap resizeBitmapByCenterCrop(Bitmap src, int destWidth, int destHeight) {
if (src == null || destWidth == 0 || destHeight == 0) {
return null;
}
// 图片宽度
int w = src.getWidth();
// 图片高度
int h = src.getHeight();
// Imageview宽度
int x = destWidth;
// Imageview高度
int y = destHeight;
// 高宽比之差
int temp = (y / x) - (h / w);
/**
* 判断高宽比例，如果目标高宽比例大于原图，则原图高度不变，宽度为(w1 = (h * x) / y)拉伸
* 画布宽高(w1,h),在原图的((w - w1) / 2, 0)位置进行切割
*/
if (temp > 0) {
// 计算画布宽度
int w1 = (h * x) / y;
// 创建一个指定高宽的图片
Bitmap newb = Bitmap.createBitmap(src, (w - w1) / 2, 0, w1, h);
//原图回收
src.recycle();
return newb;
} else {
/**
* 如果目标高宽比小于原图，则原图宽度不变，高度为(h1 = (y * w) / x),
* 画布宽高(w, h1), 原图切割点(0, (h - h1) / 2)
*/
// 计算画布高度
int h1 = (y * w) / x;
// 创建一个指定高宽的图片
Bitmap newb = Bitmap.createBitmap(src, 0, (h - h1) / 2, w, h1);
//原图回收
src.recycle();
return newb;
}
}
效果图：
附：Demo下载