Get size bitmap android

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

Loading Large Bitmaps Efficiently in Android

Jul 26, 2017 · 4 min read

Loading large bitmaps into memory is always a pain. We all see OOM(Out Of Memory) errors in our crash reports because of large images. Android has a limited memory as we all know. We have to keep this in mind

There are lots of stackoverflow questions about that and you can just skip this blogpost and keep copy-pasting when you have OOM 🙂 But for the rest, I want to give some information about loading large bitmap and how it actually works.

I wanted to give you logic behind decoding bitmaps. I suggest you to use Picasso or Glide to load image. No need to reinvent the wheel.

Load Bitmap Into Memory

It is easy. All you need is decode your image using BitmapFactory.

Seems e verything is OK. But there is a problem which i am going to tell you. Let’s check out decoded bitmap size in our memory.

bitmap.getByteCount() method will return it’s size. Here is the total bytes of bitmap in the memory: 12262248 Bytes, which equals to 12,3 MB. Yes, you might be confused. You may think that Image’s actual size on disk is about 3.5 MB and getByteCount() is showing larger than disk size. Here is the reason:

The image is compressed when it is on disk (stored in a JPG, PNG, or similar format). Once you load the image into memory, it is no longer compressed and takes up as much memory as is necessary for all the pixels.

Steps

• Get size of image without loading into memory
• Calculate scale factor with image’s size.
• Load bitmap into memory with calculated values.

BitmapFactory.Options

This class is a metadata provider for us. We can use this class to achieve first step.

We pass BitmapFactory.Options instance to BitmapFactory.decodeSource() method. You can see that we configured our “options” by setting inJustDecodeBounds true. What is the meaning of inJustDecodeBounds? It means that we don’t want to load bitmap into memory. We just want to get information(width, height, etc.) about image. So we can calculate scale factor with that information.

When we run this code and log options value:

Here is the result. We have height, width. And I just wanted to see if bitmap is really null. Crosscheck: done.

Reducing Image Size (In Memory)

Now it is time to calculate inSampleSize. Wait. What is inSampleSize? inSampleSize is a scale factor that belongs to BitmapFactory.Options class.

If we have an image 1000×1000 and we set inSampleSize 2 before decoding. We will have 500×500 image after decoding operation. If we have 200×400 image and we set inSampleSize 5, we will have 40×80 image after decoding.

Can we use it just like this? No. Because we don’t know what image size is. If it is small image and we make it more smaller, our user can see some pixels instead of image. Some images have to be scaled down 5 times. Some images have to be scaled down 2 times. We can not set scale factor as a constant. So we have to do a calculation according to image size.

Calculating inSampleSize is up to you. I mean, you can write your algorithm according to your needs. In android documentation, they calculate it power of two based. But you can also calculate your inSampleSize by incrementin it 1 by 1.

You can check the inSampleSize calculation code from android documentation.

We switch inJustDecodeBounds to false and get bitmap with options instance.

Now , bitmap.getByteCount() method will return 3.1 MB. This is in memory size. As I said before, images are compressed when it is on disk. They are larger when we load them into memory.

We reduced from 12.3 MB to 3 .1 MB. It is reduced %75 in MEMORY.

Reducing Image Size (In Disk)

We can also reduce image size in disk. We can compress our bitmap by using compress method of Bitmap.

Let’s check the file size without changing quality of bitmap image. 100 means same quality.

When I calculate for original image, result is 1.6 MB on disk. Let’s change the quality and check the file size again.

I changed the quality to 50. And result is 24.4 KB.

Compress Format should be .JPEG if we want to change quality of bitmap. Quality can not be changed in PNG format.

We reduced file size from 1.6 MB to 24.4 KB.

Источник