Android studio canvas bitmap

Класс Bitmap

Вам часто придётся иметь дело с изображениями котов, которые хранятся в файлах JPG, PNG, GIF. По сути, любое изображение, которое мы загружаем из графического файла, является набором цветных точек (пикселей). А информацию о каждой точке можно сохранить в битах. Отсюда и название — карта битов или по-буржуйски — bitmap. У нас иногда используется термин растр или растровое изображение. В Android есть специальный класс android.graphics.Bitmap для работы с подобными картинками.

Существуют готовые растровые изображения в файлах, о которых поговорим ниже. А чтобы создать с нуля объект Bitmap программным способом, нужно вызвать метод createBitmap():

В результате получится прямоугольник с заданными размерами в пикселях (первые два параметра). Третий параметр отвечает за информацию о прозрачности и качестве цвета (в конце статьи есть примеры).

Очень часто нужно знать размеры изображения. Чтобы узнать его ширину и высоту в пикселах, используйте соответствующие методы:

Bitmap.Config

Кроме размеров, желательно знать цветовую схему. У класса Bitmap есть метод getConfig(), который возвращает перечисление Bitmap.Config.

Всего существует несколько элементов перечисления.

• Bitmap.Config ALPHA_8 — каждый пиксель содержит в себе информацию только о прозрачности, о цвете здесь ничего нет. Каждый пиксель требует 8 бит (1 байт) памяти.
• Bitmap.Config ARGB_4444 — устаревшая конфигурация, начиная с API 13. Аналог ARGB_8888, только каждому ARGB-компоненту отведено не по 8, а по 4 бита. Соответственно пиксель весит 16 бит (2 байта). Рекомендуется использовать ARGB_8888
• Bitmap.Config ARGB_8888 — на каждый из 4-х ARGB-компонентов пикселя (альфа, красный, зеленый, голубой) выделяется по 8 бит (1 байт). Каждый пиксель занимает 4 байта. Обладает наивысшим качеством для картинки.
• Bitmap.Config RGB_565 — красному и и синему компоненту выделено по 5 бит (32 различных значений), а зелёному — шесть бит (64 возможных значений). Картинка с такой конфигурацией может иметь артефакты. Каждый пиксель будет занимать 16 бит или 2 байта. Конфигурация не хранит информацию о прозрачности. Можно использовать в тех случаях, когда рисунки не требуют прозрачности и высокого качества.

Конфигурация RGB_565 была очень популярна на старых устройствах. С увеличением памяти и мощности процессоров данная конфигурация теряет актуальность.

В большинстве случаев вы можете использовать ARGB_8888.

Получив объект в своё распоряжение, вы можете управлять каждой его точкой. Например, закрасить его синим цветом.

Чтобы закрасить отдельную точку, используйте метод setPixel() (парный ему метод getPixel позволит узнать информацию о точке). Закрасим красной точкой центр синего прямоугольника из предыдущего примера — имитация следа от лазерной указки. Котам понравится.

В нашем случае мы создали растровое изображение самостоятельно и можем на него воздействовать. Но если вы загрузите готовое изображение из файла и попытаетесь добавить к нему красную точку, то можете получить крах программы. Изображение может быть неизменяемым, что-то типа «Только для чтения», помните об этом.

Созданный нами цветной прямоугольник и управление отдельными точками не позволят вам нарисовать фигуру, не говоря уже о полноценном рисунке. Класс Bitmap не имеет своих методов для рисования, для этого есть метод Canvas (Холст), на котором вы можете размещать объекты Bitmap.

Когда вы размещали в разметке активности компонент ImageView и присваивали атрибуту android:src ресурс из папок drawable-xxx, то система автоматически выводила изображение на экран.

Если нужно программно получить доступ к битовой карте (изображению) из ресурса, то используется такой код:

Обратный процес конвертации из Bitmap в Drawable:

Изображение можно сохранить, например, на SD-карту в виде файла (кусок кода):

Каждая точка изображения представлена в виде 4-байтного целого числа. Сначала идёт байт прозрачности — значение 0 соответствует полной прозрачности, а 255 говорит о полной непрозрачности. Промежуточные значения позволяют делать полупрозрачные изображения. Этим искусством в совершенстве владел чеширский кот, который умело управлял всеми точками своего тела и растворялся в пространстве, только улыбка кота долго ещё висела в воздухе (что-то я отвлёкся).

Следующие три байта отвечают за красный, зелёный и синий цвет, которые работают по такому же принципу. Т.е. значение 255 соответствует насыщенному красному цвету и т.д.

Так как любое изображение кота — это набор точек, то с помощью метода getPixels() мы можем получить массив этих точек, сделать с этой точкой что-нибудь нехорошее (поменять прозрачность или цвет), а потом с помощью родственного метода setPixels() записать новые данные обратно в изображение. Так можно перекрасить чёрного кота в белого и наоборот. Если вам нужна конкретная точка на изображении, то используйте методы getPixel()/setPixel(). Подобный подход используется во многих графических фильтрах. Учтите, что операция по замене каждой точки в большом изображении занимает много времени. Желательно проводить подобные операции в отдельном потоке.

На этом базовая часть знакомства с битовой картой закончена. Теперь подробнее.

Учитывая ограниченные возможности памяти у мобильных устройств, следует быть осторожным при использовании объекта Bitmap во избежание утечки памяти. Не забывайте освобождать ресурсы при помощи метода recycle(), если вы в них не нуждаетесь. Например:

Почему это важно? Если не задумываться о ресурсах памяти, то можете получить ошибку OutOfMemoryError. На каждое приложение выделяется ограниченное количество памяти (heap size), разное в зависимости от устройства. Например, 16мб, 24мб и выше. Современные устройства как правило имеют 24мб и выше, однако это не так много, если ваше приложение злоупотребляет графическими файлами.

Bitmap на каждый пиксель тратит в общем случае 2 или 4 байта (зависит от битности изображения – 16 бит RGB_555 или 32 бита ARGB_888). Можно посчитать, сколько тратится ресурсов на Bitmap, содержащий изображение, снятое на 5-мегапиксельную камеру.

При соотношении сторон 4:3 получится изображение со сторонами 2583 х 1936. В конфигурации RGB_555 объект Bitmap займёт 2592 * 1936 * 2 = около 10Мб, а в ARGB_888 (режим по умолчанию) в 2 раза больше – чуть более 19Мб.

Во избежание проблем с памятью прибегают к помощи методов decodeXXX() класса BitmapFactory.

Если установить атрибут largeHeap в манифесте, то приложению будет выделен дополнительный блок памяти.

Ещё одна потенциальная проблема. У вас есть Bitmap и присвоили данный объект кому-то. Затем объект был удалён из памяти, а ссылка на него осталась. Получите крах приложения с ошибкой типа «Exception on Bitmap, throwIfRecycled».

Возможно, лучше сделать копию.

Получить Bitmap из ImageView

Если в ImageView имеется изображение, то получить Bitmap можно следующим образом:

Но с этим способом нужно быть осторожным. Например, если в ImageView используются элементы LayerDrawable, то возникнет ошибка. Можно попробовать такой вариант.

Более сложный вариант, но и более надёжный.

Изменение размеров — метод createScaledBitmap()

С помощью метода createScaledBitmap() можно изменить размер изображения.

Будем тренироваться на кошках. Добавим картинку в ресурсы (res/drawable). В разметку добавим два элемента ImageView

В последнем параметре у метода идёт булева переменная, отвечающая за сглаживание пикселей. Обычно его применяют, когда маленькое изображение увеличивают в размерах, чтобы улучшить качество картинки. При уменьшении, как правило, в этом нет такой необходимости.

Кадрирование — метод createBitmap()

Существует несколько перегруженных версий метода Bitmap.createBitmap(), с помощью которых можно скопировать участок изображения.

• сreateBitmap(Bitmap source, int x, int y, int width, int height, Matrix m, boolean filter) — Returns an immutable bitmap from subset of the source bitmap, transformed by the optional matrix.
• createBitmap(int width, int height, Bitmap.Config config) — Returns a mutable bitmap with the specified width and height.
• createBitmap(Bitmap source, int x, int y, int width, int height) — Returns an immutable bitmap from the specified subset of the source bitmap.
• createBitmap(int[] colors, int offset, int stride, int width, int height, Bitmap.Config config) — Returns a immutable bitmap with the specified width and height, with each pixel value set to the corresponding value in the colors array.
• createBitmap(Bitmap src) — Returns an immutable bitmap from the source bitmap.
• createBitmap(int[] colors, int width, int height, Bitmap.Config config) — Returns a immutable bitmap with the specified width and height, with each pixel value set to the corresponding value in the colors array.

Описываемый ниже код не является оптимальным и очень ресурсоёмкий. На больших изображениях код будет сильно тормозить. Приводится для ознакомления. Чтобы вывести часть картинки, можно сначала создать нужный Bitmap с заданными размерами, занести в массив каждый пиксель исходного изображения, а затем этот же массив вернуть обратно. Но, так как мы уже задали другие размеры, то часть пикселей не выведутся.

По аналогии мы можем вывести и нижнюю правую часть изображения:

Немного модифицировав код, мы можем кадрировать центр исходного изображения. Предварительно придётся проделать несколько несложных вычислений.

Скриншот приводить не буду, проверьте самостоятельно.

Меняем цвета каждого пикселя

Через метод getPixels() мы можем получить массив всех пикселей растра, а затем в цикле заменить определённым образом цвета в пикселе и получить перекрашенную картинку. Для примера возьмем стандартный значок приложения, поместим его в ImageView, извлечём информацию из значка при помощи метода decodeResource(), применим собственные методы замены цвета и полученный результат поместим в другие ImageView:

Код для класса активности:

На скриншоте представлен оригинальный значок и три варианта замены цветов.

Ещё один пример, где также в цикле меняем цвет каждого пикселя Green->Blue, Red->Green, Blue->Red (добавьте на экран два ImageView):

Конвертируем Bitmap в байтовый массив и обратно

Сжимаем картинку

В предыдущем примере вызывался метод compress(). Несколько слов о нём. В первом аргументе передаём формат изображения, поддерживаются форматы JPEG, PNG, WEBP. Во втором аргументе указываем степень сжатия от 0 до 100, 0 — для получения малого размера файла, 100 — максимальное качество. Формат PNG не поддерживает сжатие с потерей качества и будет игнорировать данное значение. В третьем аргументе указываем файловый поток.

Как раскодировать Bitmap из Base64

Если изображение передаётся в текстовом виде через Base64-строку, то воспользуйтесь методом, позволяющим получить картинку из этой строки:

Вычисляем средние значения цветов

Дополнительные материалы

На StackOverFlow есть интересный пример программной генерации цветных квадратов с первой буквой слова. В пример квадрат используется как значок к приложению. Также популярен этот приём в списках. Квадраты также заменять кружочками.

Источник

Полный список

— читаем Bitmap
— выводим его на канву
— получаем информацию о нем

Начинаем тему Bitmap. Без нее в рисовании никуда, т.к. Bitmap – это объект, который хранит в себе изображение. Та же канва, с которой мы обычно работаем, это обертка, которая принимает команды от нас и рисует их на Bitmap, который мы видим в результате.

Мы рассмотрим все основные операции с Bitmap и обязательно разберем интересные материалы с официального сайта по этой теме.

В этом уроке начнем с основ. Посмотрим какие методы есть для создания Bitmap из файла, как вывести его на канву и какую инфу о себе может рассказать Bitmap.

Для получения изображения из файла используется фабрика BitmapFactory. У нее есть несколько decode* методов, которые принимают на вход массив байтов, путь к файлу, поток, файловый дескриптор или идентификатор ресурса. И на выходе мы получаем Bitmap.

Можно заметить, что все эти методы имеют также версии с использованием объекта BitmapFactory.Options. Это очень полезная штука, о ней мы отдельно еще поговорим в одном из следующих уроков.

Самые используемые из методов чтения это, конечно, следующие:

decodeFile(String pathName) – получить Bitmap из файла, указав его путь. Т.е. этим методом можем считать картинку с SD-карты. (getExternalStorageDirectory)

decodeResource(Resources res, int id) – получить Bitmap из drawable-ресурса, указав его ID. Этот метод вернет нам картинку из папок res/drawable нашего приложения.

Project name: P1571_BitmapRead
Build Target: Android 4.4
Application name: BitmapRead
Package name: ru.startandroid.develop.p1571bitmapread
Create Activity: MainActivity

В конструкторе DrawView мы получаем Bitmap из drawable-ресурса ic_launcher. На вход методу decodeResource мы передали объект ресурсов и ID требуемого ресурса.

Далее в переменную info сформируем строку с инфой о картинке:
getWidth – ширина картинки в px
getHeight – высота картинки в px
getByteCount – число байт, которое занимает картинка (доступен только с API Level 12)
getRowBytes – число байт в одной строке картинки
getConfig – инфа о способе хранения данных о пикселах

И выводим эту инфу в лог.

Настраиваем матрицу, которая повернет картинку на 45 градусов, растянет картинку в два раза в ширину и в три раза в высоту, и переместит ее на 200 вправо и 50 вниз.

Создаем два Rect объекта. rectSrc со сторонами равными половине сторон картинки. Т.е. этот прямоугольник охватывает левую верхнюю четверть картинки. Эту часть мы будем брать для вывода на экран далее в примере. А выводить мы ее будем в прямоугольник rectDst, это просто произвольная область на экране.

В методе onDraw рисуем картинку на канве тремя разными версиями метода drawBitmap. В первом случае просто выводим картинку как есть в точке (50,50). Во втором применяем матрицу, в которой мы уже настроили поворот, трансформацию и перемещение. И третий вариант возьмет от картинки часть, входящую в область rectSrc (мы там задали левую верхнюю четверть) и нарисует ее на канве в области rectDst, применив необходимые трансформации и перемещения.

Слева-направо видим все три варианта вывода. В первом случае без изменений и в указанной точке. Во втором случае преобразования были описаны в матрице. В третьем случае мы отсекли от картинки часть и нарисовали ее в указанной области, канва сама при этом растянула изображение под размеры области.

Info: size = 48 x 48, bytes = 9216 (192), config = ARGB_8888

Размер картинки = 48 (ширина) на 48 (высота). У вас тут могут быть другие цифры, т.к. метод decodeResource учитывает density устройства и вытаскивает картинку из необходимой папки. В моем случае он взял ее из drawable-mdpi.

Далее мы вывели вес картинки в байтах — 9216, и кол-во байтов в одной строке — 192. Тут понятно, что вес картинки = кол-во байтов в строке * высоту = 192 * 48 = 9126.

А если мы разделим кол-во байтов строки на ширину, то получим сколько байтов занимает один пиксел: 192 / 48 = 4 байта.

Это же подтверждает и config = ARGB_8888. Это означает, что на каждый из 4-х ARGB-компонентов пиксела (альфа, красный, зеленый, голубой) выделяется по 8 бит (= 1 байт). Следовательно, пиксел будет весить 4 байта.

Кроме ARGB_8888 есть еще несколько конфигураций:

ALPHA_8 – пиксел содержит в себе инфу только о прозрачности, о цвете здесь инфы нет. Каждый пиксел требует 8 бит (1 байт).

ARGB_4444 — аналог ARGB_8888, только каждому ARGB-компоненту отведено не по 8, а по 4 бита. Соответственно пиксел весит 16 бит (2 байта). С API Level 13 эта конфигурация объявлена устаревшей.

RGB_565 – здесь нет инфы о прозрачности, а трем RGB-компонентам выделено, соответственно по 5,6 и 5 бит. Каждый пиксел будет весить 16 бит или 2 байта.

Все вышенаписанное — это достаточно важные вещи, которые надо понимать и учитывать в разработке. Если, например, ваше приложение работает с картинками, и вы точно знаете, что они будут без прозрачности, то лучше использовать RGB_565. Все ваши картинки в памяти займут в два раза меньше места, чем при использовании дефолтового ARGB_8888. При большом кол-ве картинок это существенная оптимизация!

На размер (а следовательно и вес) изображения также следует обращать внимание. Следите, чтобы ваши картинки в памяти не были размера больше, чем вам нужно. Приведу пример из практики. Как-то пришлось оптимизировать приложение, в котором был экран со списком юзеров с аватарками. Аватарки эти изначально грузились с сайта и кешировались на SD. Для списка использовался memory-кэш, но он переполнялся мгновенно и постоянно подчитывал инфу с SD.

Вскрытие показало, что с сайта картинки грузились в разрешении 200 х 200 и прямо так и сохранялись на SD. В memory-кэш они помещались в том же разрешении, занимая, соответственно, по 200 * 200 * 4 = 160 000 байт каждая! Т.е. 6 картинок в кэше и уже метр памяти занят. А список там на сотни позиций. Конечно, никакого кэша не хватит при скроллинге.

Глянули на layout строки списка. Каждый ImageView, который отображал аватарку, был размером всего 32х32 dp. Т.е. в случае mdpi нам требовалась картинка 32х32 пиксела. Т.е. 32 * 32 * 4 = 4096 байт. Получается, что вместо одной аватарки 200х200 в кэше свободно могли бы разместиться почти 40 аватарок 32х32.

В итоге, при чтении картинок с сайта и сохранении их на SD поставили сразу изменение размера до необходимого, и стало значительно лучше. Еще как вариант, у сайта сразу просить требуемый размер картинки.

В общем, старайтесь использовать минимально-требуемый вам формат и размер. А о том как выбрать формат, поменять размер и использовать кэши мы обязательно поговорим в следующих уроках.

На следующем уроке:

— создаем и меняем Bitmap
— разбираемся с density и mutable

Присоединяйтесь к нам в Telegram:

— в канале StartAndroid публикуются ссылки на новые статьи с сайта startandroid.ru и интересные материалы с хабра, medium.com и т.п.

— в чатах решаем возникающие вопросы и проблемы по различным темам: Android, Kotlin, RxJava, Dagger, Тестирование

— ну и если просто хочется поговорить с коллегами по разработке, то есть чат Флудильня

— новый чат Performance для обсуждения проблем производительности и для ваших пожеланий по содержанию курса по этой теме

Источник