目前可以做图片高斯模糊的第三方图片加载工具有很多，比如现在用得比较火的图片加载工具：glide等工具都可以完成图片的高斯模糊。现在很多的APP都有使用图片的高斯模糊效果做背景图片，比如我们比较熟悉的：QQ音乐，酷狗音乐等软件都有体现。
今天我就不讲glide这个工具是如何使用做出图片高斯模糊的效果了，我用c的方式实现图片的高斯模糊效果。
要做这个效果首先我们要知道图片都是由RGB三个颜色组成的，那么我们就要拿到这个三个颜色块的数据出来做放大处理。
下面就开始写代码吧。
先声明两个原生方法：
public static native void blurBitMap(Bitmap,bitmap,int r);
public static native void blurIntArray(int[] pImg, int w, int h, int r);
解释一下上面的方法中的参数：
第一个方法中的第一个参数就不用多解释了，就解释一下第二个参数：r;这个“r”表示高斯模糊的半径。这个r越大图片的模糊效果就越明显，反之相反。
第二个方法;第一个参数是一个int类型的数组，这个是Bitmap的像素数组，第二第三个是Bitmap图片的宽高，第四个参数r和上述一样。
现在就在c++中实现上述的两个native方法
JNIEXPORT void JNICALL Java_com_xiaowei_imageHepler_ImageHepler_blurBitMap
(JNIEnv *env, jclass obj, jobject bitmapIn, jint r){
AndroidBitmapInfo infos;//这个BitmapInfo是保存着图片信息的结构体
void* pixelsIn;//图片像素数组
int ret;
//判断BitmapInfos是否为空
/**
* 在用AndroidBitmap_lockPixels，AndroidBitmap_unlockPixels时要在Android.mk里成加上：LOCAL_LDLIBS := -ljnigraphics这个要不然编译时会报错找不到这两个API
*/
if((ret = AndroidBitmap_getInfo(env, bitmapIn, &infos)) < 0){
return;
}
//如果不等于ANDROID_BITMAP_FORMAT_RGBA_8888说明不是image
if(infos.format!=ANDROID_BITMAP_FORMAT_RGBA_8888){
return;
}
//锁定image
if((ret = AndroidBitmap_lockPixels(env, bitmapIn, &pixelsIn)) < 0){
}
int h = infos.height;
int w = infos.width;
pixelsIn = StackBlur((int*)pixelsIn, w, h, r);
//到这里已经高斯模糊完成，下面把画布解锁
AndroidBitmap_unlockPixels(env, bitmapIn);
}
使用AndroidBitmapInfo这个结构体，需要引入“android/bitmap.h”这个头文件
#include<android/bitmap.h>
在c中我们要对Bitmap图片进行操作就要用到AndroidBitmapInfo这个结构体，这个结构体里面包含了Bitmap图片的基本信息;比如：图片的宽、高等信息。
/** Bitmap info, see AndroidBitmap_getInfo(). */
typedef struct {
/** The bitmap width in pixels. */
uint32_t width;
/** The bitmap height in pixels. */
uint32_t height;
/** The number of byte per row. */
uint32_t stride;
/** The bitmap pixel format. See {@link AndroidBitmapFormat} */
int32_t format;
/** Unused. */
uint32_t flags; // 0 for now
} AndroidBitmapInfo;
上述是原码里面对AndroidBitmapInfo这个结构体的解释。
读取图片的信息使用“AndroidBitmap_getInfo()”这个函数。读取到的图片信息就会保存到“AndroiodBitmapInfo”这个结构体中保存。
下面实现第二个原生方法：
JNIEXPORT void JNICALL Java_com_xiaowei_imageHepler_ImageHepler_blurIntArray
(JNIEnv *env, jclass obj, jintArray arrIn, jint w, jint h, jint r){
jint *pix;
pix = env->GetIntArrayElements(arrIn, 0);
if (pix == NULL)
return;
pix = StackBlur(pix, w, h, r);
env->ReleaseIntArrayElements(arrIn, pix, 0);
}
上面的原生方法中真正对图片高斯模糊是StackBlur这个函数。这个是函数就是对图片的rgb像素信息进行处理的;下面是这个函数的原码，在这里我就不一一解释了，直接上代码：
static int* StackBlur(int* pix, int w, int h, int radius) {
int wm = w - 1;
int hm = h - 1;
int wh = w * h;
int div = radius + radius + 1;
//Ϊr,g,b�������ؿ����ڴ�ռ�
int *r = (int *) (wh * sizeof(int));
int *g = (int *)malloc(wh * sizeof(int));
int *b = (int *)malloc(wh * sizeof(int));
int rsum, gsum, bsum, x, y, i, p, yp, yi, yw;
int *vmin = (int *)malloc(MAX(w,h) * sizeof(int));
int divsum = (div + 1) >> 1;
divsum *= divsum;
int *dv = (int *)malloc(256 * divsum * sizeof(int));
for (i = 0; i < 256 * divsum; i++) {
dv[i] = (i / divsum);
}
yw = yi = 0;
int(*stack)[3] = (int(*)[3])malloc(div * 3 * sizeof(int));
int stackpointer;
int stackstart;
int *sir;
int rbs;
int r1 = radius + 1;
int routsum, goutsum, boutsum;
int rinsum, ginsum, binsum;
for (y = 0; y < h; y++) {
rinsum = ginsum = binsum = routsum = goutsum = boutsum = rsum = gsum = bsum = 0;
for (i = -radius; i <= radius; i++) {
p = pix[yi + (MIN(wm, MAX(i, 0)))];
sir = stack[i + radius];
sir[0] = (p & 0xff0000) >> 16;
sir[1] = (p & 0x00ff00) >> 8;
sir[2] = (p & 0x0000ff);
rbs = r1 - ABS(i);
rsum += sir[0] * rbs;
gsum += sir[1] * rbs;
bsum += sir[2] * rbs;
if (i > 0) {
rinsum += sir[0];
ginsum += sir[1];
binsum += sir[2];
}
else {
routsum += sir[0];
goutsum += sir[1];
boutsum += sir[2];
}
}
stackpointer = radius;
for (x = 0; x < w; x++) {
r[yi] = dv[rsum];
g[yi] = dv[gsum];
b[yi] = dv[bsum];
rsum -= routsum;
gsum -= goutsum;
bsum -= boutsum;
stackstart = stackpointer - radius + div;
sir = stack[stackstart % div];
routsum -= sir[0];
goutsum -= sir[1];
boutsum -= sir[2];
if (y == 0) {
vmin[x] = MIN(x + radius + 1, wm);
}
p = pix[yw + vmin[x]];
sir[0] = (p & 0xff0000) >> 16;
sir[1] = (p & 0x00ff00) >> 8;
sir[2] = (p & 0x0000ff);
rinsum += sir[0];
ginsum += sir[1];
binsum += sir[2];
rsum += rinsum;
gsum += ginsum;
bsum += binsum;
stackpointer = (stackpointer + 1) % div;
sir = stack[(stackpointer) % div];
routsum += sir[0];
goutsum += sir[1];
boutsum += sir[2];
rinsum -= sir[0];
ginsum -= sir[1];
binsum -= sir[2];
yi++;
}
yw += w;
}
for (x = 0; x < w; x++) {
rinsum = ginsum = binsum = routsum = goutsum = boutsum = rsum = gsum = bsum = 0;
yp = -radius * w;
for (i = -radius; i <= radius; i++) {
yi = MAX(0, yp) + x;
sir = stack[i + radius];
;
sir[2] = b[yi];
sir[0] = r[yi];
sir[1] = g[yi]
rbs = r1 - ABS(i);
rsum += r[yi] * rbs;
gsum += g[yi] * rbs;
bsum += b[yi] * rbs;
if (i > 0) {
rinsum += sir[0];
ginsum += sir[1];
binsum += sir[2];
}
else {
routsum += sir[0];
goutsum += sir[1];
boutsum += sir[2];
}
if (i < hm) {
yp += w;
}
}
yi = x;
stackpointer = radius;
for (y = 0; y < h; y++) {
pix[yi] = (0xff000000 & pix[yi]) | (dv[rsum] << 16) | (dv[gsum] << 8) | dv[bsum];
rsum -= routsum;
gsum -= goutsum;
bsum -= boutsum;
stackstart = stackpointer - radius + div;
sir = stack[stackstart % div];
routsum -= sir[0];
goutsum -= sir[1];
boutsum -= sir[2];
if (x == 0) {
vmin[y] = MIN(y + r1, hm) * w;
}
p = x + vmin[y];
sir[0] = r[p];
sir[1] = g[p];
sir[2] = b[p];
rinsum += sir[0];
ginsum += sir[1];
binsum += sir[2];
rsum += rinsum;
gsum += ginsum;
bsum += binsum;
stackpointer = (stackpointer + 1) % div;
sir = stack[stackpointer];
routsum += sir[0];
goutsum += sir[1];
boutsum += sir[2];
rinsum -= sir[0];
ginsum -= sir[1];
binsum -= sir[2];
yi += w;
}
}
free(r);
free(g);
free(b);
free(vmin);
free(dv);
free(stack);
return(pix);
}
这个函数就是对图片的像素信息进行处理后得到高斯模糊的效果，如果有兴趣的小伙伴可以看看。
这里要注意思一点：图片传到原生方法，由于c/c++代码里面没有对图片进行创建副本，直接对图片进行了高斯模糊了，如果图片还要在其他地方显示时，java层要对图片进行创建副本，或者在c/c++里面创建副本。我这里就不创建了。
好啦!今天就到这里了，如果小伙伴有什么不理解的可以留言，或者上述有什么写错的地方也可以留言提出来，我们大家一起共同进步。
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