一、基本知识
1、图片的存在形式
(1)文件形式(即以二进制形式存在于硬盘上)
(2)流的形式(即以二进制形式存在于内存中)
(3)Bitmap形式
这三种形式的区别: 文件形式和流的形式对图片体积大小并没有影响,也就是说,如果你手机SD卡上的如果是100K,那么通过流的形式读到内存中,也一定是占100K的内存,注意是流的形式,不是Bitmap的形式,当图片以Bitmap的形式存在时,其占用的内存会瞬间变大
2、位图：又称栅格图或点阵图，是使用像素阵列来表示的图像
位图的像素都分配有特定的位置和颜色。每个像素的颜色信息由RGB组合或者灰度值表示。
根据位深度,可将位图分为1、4、8、16、24及32位图像等。每个像素使用的信息位数越多，可用的颜色就越多，颜色表现就越逼真，相应的数据量越大。例如，位深度为 1 的像素位图只有两个可能的值（黑色和白色），所以又称为二值位图。位深度为 8 的图像有 2^8（即 256）个可能的值。位深度为 8 的灰度模式图像有 256 个可能的灰色值。RGB图像由三个颜色通道组成。8 位/通道的 RGB 图像中的每个通道有 256 个可能的值，这意味着该图像有 1600 万个以上可能的颜色值。有时将带有 8 位/通道 (bpc) 的 RGB 图像称作 24 位图像（8 位 x 3 通道 = 24 位数据/像素）。通常将使用24位RGB组合数据位表示的的位图称为真彩色位图。
以上介绍来自百度百科
二、Bitmap和JPG,PNG,WEBP区别
其实Bitmap通俗意义上讲就是一张图片在内存中表现的完整形式，里面包含的都是像素点，而bmp，jpg，png，webp则是Bitmap在硬盘存储的格式，可以理解成一个压缩包的概念，所以存储下来的文件相比于内存展现的会小很多。
1.JPG:
全称是JPEG，是一种针对相片影像而广泛使用的一种失真压缩标准方法。JPEG的压缩方式通常是破坏性资料压缩（lossy compression）,意即在压缩过程中图像的品质会遭受到可见的破坏
优点：JPEG/JFIF是最普遍在万维网（World Wide Web）上被用来储存和传输照片的格式。JPEG在色调及颜色平滑变化的相片或是写实绘画（painting）上可以达到它最佳的效果。在这种情况下,它通常比完全无失真方法作得更好,仍然可以产生非常好看的影像（事实上它会比其他一般的方法像是GIF产生更高品质的影像,因为GIF对于线条绘画（drawing）和图示的图形是无失真,但针对全彩影像则需要极困难的量化）
缺点：它并不适合于线条绘图（drawing）和其他文字或图示（iconic）的图形,因为它的压缩方法用在这些图形的型态上,会得到不适当的结果
2.PNG:
便携式网络图片（Portable Network Graphics）,简称PNG,是一种无损数据压缩位图图形文件格式。PNG格式是无损数据压缩的,PNG格式有8位、24位、32位三种形式,其中8位PNG支持两种不同 的透明形式（索引透明和alpha透明）,24位PNG不支持透明,32位 PNG 在24位基础上增加了8位透明通道（32-24===8）,因此可展现256级透明程度。
PNG这种类型的图片就是为了取代GIF图片而生的, 除了GIF不支持动画的优势, 能用PNG的地方就用PNG, 原因是压缩比高,色彩好
优点：
* 支持256色调色板技术以产生小体积文件
* 最高支持48位真彩色图像以及16位灰度图像。
* 支持Alpha通道的半透明特性。
* 支持图像亮度的gamma校正信息。
* 支持存储附加文本信息,以保留图像名称、作者、版权、创作时间、注释等信息。
* 使用无损压缩。
* 渐近显示和流式读写,适合在网络传输中快速显示预览效果后再展示全貌。
* 使用CRC循环冗余编码防止文件出错。
* 最新的PNG标准允许在一个文件内存储多幅图像。
缺点：有一些软件不能使用适合的预测,而造成过分臃肿的PNG文件
3.WEBP：
2010年谷歌推出的图片格式,专门用来在web中使用, 压缩率只有jpg的2/3或者更低； 第一个版本的webp图片格式是有损的, 新版本中webp图片是无损的。
相对于png图片,webp比png小了45%,但是缺点是你压缩的时候需要的时间更久了
优点：
体积小巧；
缺点 ：
兼容性不太好, 只有opera,和chrome支持;但是有个插件可以让所有浏览器都支持webp格式, 利用了flash把webp图片转换为浏览器可以识别的图片格式
三、使用
Bitmap类的构造函数是私有的，外面并不能实例化
BitmapFactory进一步封装了获取Bitmap对象，该类中提供了解析文件，解析流，解析Resource以及解析Asset中图片文件的方式，具体的方法有：
如果一张很大的图片，我们不加处理直接decode的话常常会抛出oom异常，为了尽量避免这种情况的发生，我们就会用到BitmapFactory中的一个内部类Options提供相关选项进行设置。
Option参数介绍：
1、inPreferredConfig
public Bitmap.Config inPreferredConfig = Bitmap.Config.ARGB_8888;
通过设置此值可以用来降低内存消耗，默认为ARGB_8888,还有ALPHA_8、ARGB_4444、RGB_565
ARGB_8888：ARGB分别代表的是透明度,红,绿,蓝,每个值分别用8bit来记录,也就是一个像素会占用4byte,共32bit.
ARGB_4444：ARGB的是每个值分别用4bit来记录,一个像素会占用2byte,共16bit.
RGB_565：R=5bit,G=6bit,B=5bit，不存在透明度,每个像素会占用2byte,共16bit.
ALPHA_8:该像素只保存透明度,会占用1byte,共8bit.
2.inJustDecodeBounds
public boolean inJustDecodeBounds;
如果将其设为true的话，在decode时将会返回null,通过此设置可以去查询一个bitmap的属性，比如bitmap的长与宽，而不占用内存大小
3.inSampleSize
对大图片进行压缩，可先设置Options.inJustDecodeBounds，获取Bitmap的外围数据，宽和高等。然后计算压缩比例，进行压缩
inPurgeable与inInputShareable 二个是并列使用，如果设置了inPurgeable = false，则inInputShareable的值会被忽略；这二个选项的作用主要是便于系统及时回收bitmap占用的内存; inPurgeable:设置为True,则使用BitmapFactory创建的Bitmap用于存储Pixel的内存空间，在系统内存不足时可以被回收，当应用需要再次访问该Bitmap的Pixel时，系统会再次调用BitmapFactory 的decode方法重新生成Bitmap的Pixel数组。 设置为False时，表示不能被回收
4.inInputShareable:
设置是否深拷贝，与inPurgeable结合使用，inPurgeable为false时，该参数无意义
四、Bitmap的压缩
itmap所占内存大小计算方式：图片长度 x 图片宽度 x 一个像素点占用的字节数
1.质量压缩(compress)
第一个参数：图片的压缩格式
第二个参数：压缩率， 如果不压缩用100，表示压缩率为0 ，如果是20，表示压缩率为80%
第三个参数：文件输入流的对象
图片的质量压缩，会改变图片在磁盘中的大小（File文件的大小），不能改变图片在加载时，在内存中的大小。
原理是：通过算法扣掉（同化）了 图片中的一些某个点附近相近的像素，达到降低质量 减少 文件大小的目的。
应用场景：图片的上传
val baos = ByteArrayOutputStream()
var options = 80//个人喜欢从80开始,
bmp.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos)
while (baos.toByteArray().size / 1024 > 100) {
baos.reset()
options -= 10
bmp.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos)
}
try {
val fos = FileOutputStream(file)
fos.write(baos.toByteArray())
fos.flush()
fos.close()
} catch (e: Exception) {
e.printStackTrace()
}
2.采样率压缩
将图片从本地读到内存时,进行压缩 ,即图片从File形式变为Bitmap形式
特点: 通过设置采样率, 减少图片的像素, 达到对内存中的Bitmap进行压缩
private fun compressImageFromFile(srcPath: String): Bitmap {
val newOpts = BitmapFactory.Options()
newOpts.inJustDecodeBounds = true//只读边,不读内容
var bitmap = BitmapFactory.decodeFile(srcPath, newOpts)
newOpts.inJustDecodeBounds = false
val w = newOpts.outWidth
val h = newOpts.outHeight
val hh = 800f//
val ww = 480f//
var be = 1
if (w > h && w > ww) {
be = (newOpts.outWidth / ww).toInt()
} else if (w < h && h > hh) {
be = (newOpts.outHeight / hh).toInt()
}
if (be <= 0)
be = 1
newOpts.inSampleSize = be//设置采样率
newOpts.inPreferredConfig = Bitmap.Config.ARGB_8888//该模式是默认的,可不设
newOpts.inPurgeable = true// 同时设置才会有效
newOpts.inInputShareable = true//。当系统内存不够时候图片自动被回收
bitmap = BitmapFactory.decodeFile(srcPath, newOpts)
return bitmap
}
3.缩放法压缩（martix）
val matrix = Matrix()
matrix.setScale(0.5f, 0.5f)
bm = Bitmap.createBitmap(
bit, 0, 0, bit.getWidth(),
bit.getHeight(), matrix, true
)
Log.i(
"wechat", "压缩后图片的大小" + bm.getByteCount() / 1024 / 1024
+ "M宽度为" + bm.getWidth() + "高度为" + bm.getHeight()
)
参考：
https://www.cnblogs.com/diligenceday/p/4472035.html
https://blog.csdn.net/lingyuntang/article/details/52329208
https://www.liangzl.com/get-article-detail-28355.html
https://www.cnblogs.com/huoshenmanbu/p/4908350.html
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