图片压缩之libjpeg-turbo

前言

安卓不是自带图片压缩吗，为什么要使用libjpeg-turbo呢？因为相比IOS，安卓自带的图片压缩，效率低，质量差。

安卓底层使用Skia作为它的图片处理引擎，通过对libjpeg进行封装，来进行压缩图片。然而在libjpeg进行压缩图片时，有一个参数，叫optimize_coding，默认为FALSE。关于这个参数，官方的解释是，如果设置为TRUE，在压缩过程中，会计算哈夫曼表，这会显著消耗空间和时间。

然而这是对于十几年前的设备而言的，现在的设备来做这个计算完全没有压力。因此，只有在安卓7.0之后，才支持了哈夫曼算法。

而libjpeg-turbo则是libjpeg的一个优化升级版。速度通常是libjpeg的2到6倍。

1. 环境搭建

Linux下下载libjpeg-turbo库并解压

wget https://github.com/libjpeg-turbo/libjpeg-turbo/archive/2.0.2.tar.gz

tar -xvf 2.0.2.tar.gz

下载CMake(v2.8.12 or later)并安装

1. 如果之前有安装过CMake并且版本不符合要求，先卸载之前的CMake

   apt-get autoremove cmake
   

2. 下载

   wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.14.3/cmake-3.14.3.tar.gz
   

3. 解压

   tar -xvf cmake-3.14.3.tar.gz
   

4. 安装

   cd cmake-3.14.3/
   ./bootstrap
   

安装过程中如果遇到,表示没有安装C++的编译器

---------------------------------------------
CMake 3.10.0, Copyright 2000-2017 Kitware, Inc. and Contributors
C compiler on this system is: cc  
---------------------------------------------
Error when bootstrapping CMake:
Cannot find a C++ compiler supporting C++11 on this system.
Please specify one using environment variable CXX.
See cmake_bootstrap.log for compilers attempted.
---------------------------------------------
Log of errors: /home/javascript/下载/cmake-3.10.0/Bootstrap.cmk/cmake_bootstrap.log
---------------------------------------------

安装C++编译器

ubuntu： apt-get install gcc g++
CentOS：yum install gcc gcc-c++

---

执行完bootstrap之后,运行以下命令

gmake
make install

5. 检查版本信息

   cmake --version
   

   如果能够看到版本信息,则说明CMake安装成功

安装NASM

如果需要在x86或x86平台上编译,则需要

wget https://www.nasm.us/pub/nasm/releasebuilds/2.14.02/nasm-2.14.02.tar.gz

tar -xvf nasm-2.14.02.tar.gz 

cd nasm-2.14.02/

./configure

安装NDK,建议安装R19C版本

wget https://dl.google.com/android/repository/android-ndk-r19c-linux-x86_64.zip

unzip android-ndk-r19c-linux-x86_64.zip

编译(x86平台)

其他平台可以参考https://github.com/libjpeg-turbo/libjpeg-turbo/blob/master/BUILDING.md

进入libjpeg-turbo-2.0.2目录,创建一个shell脚本

vim build.sh

然后在创建的build.sh中输入

#!/bin/bash

# Set these variables to suit your needs
NDK_PATH={full path to the NDK directory-- for example,
  /opt/android/android-ndk-r16b}
TOOLCHAIN={"gcc" or "clang"-- "gcc" must be used with NDK r14b and earlier,
  and "clang" must be used with NDK r17c and later}
ANDROID_VERSION={the minimum version of Android to support.  "21" or later
  is required for a 64-bit build.}

cd {build_directory}
cmake -G"Unix Makefiles" \
  -DANDROID_ABI=x86 \
  -DANDROID_PLATFORM=android-${ANDROID_VERSION} \
  -DANDROID_TOOLCHAIN=${TOOLCHAIN} \
  -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=${NDK_PATH}/build/cmake/android.toolchain.cmake \
  [additional CMake flags] {source_directory}
make

最后修改脚本为

#!/bin/bash

# Set these variables to suit your needs
NDK_PATH=./../android-ndk-r19c
TOOLCHAIN="clang"
ANDROID_VERSION=21

cmake -G"Unix Makefiles" \
  -DANDROID_ABI=x86 \
  -DANDROID_PLATFORM=android-${ANDROID_VERSION} \
  -DANDROID_TOOLCHAIN=${TOOLCHAIN} \
  -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=${NDK_PATH}/build/cmake/android.toolchain.cmake \

make

保存后,将build.sh添加可执行权限,并执行

chmod +x build.sh
./build.sh

最后以下将生成的文件拷贝下来

image

2. AS开发

创建项目

创建一个project并支持C/C++

将刚才的.h文件和.a文件导入到项目中,如图所示

image

修改model的gradle文件,设置编译平台和编译器

android {
    ...
    ...
    
    defaultConfig {
        ...
        ...
        externalNativeBuild {
            cmake {
                cppFlags ""
                // 指定编译平台
                abiFilters "x86"
                // 指定Android编译器
                arguments "-DANDROID_TOOLCHAIN=clang"
            }
        }
    }
    
    ...
    ...
}

修改CMakeLists.txt文件

cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1)

add_library(
        native-lib
        SHARED
        native-lib.cpp)

# 这里的libjpeg名字是可以随便取的,下面会和libturbojpeg.a绑定
add_library(libjpeg STATIC IMPORTED)
set_target_properties(libjpeg PROPERTIES IMPORTED_LOCATION ${CMAKE_SOURCE_DIR}/libs/libturbojpeg.a)

# 引入头文件,这里要写相对路径
include_directories(./include_image_compress)

target_link_libraries(
        native-lib
        libjpeg
        # jnigraphics是Android NDK目录中直接有的
        jnigraphics
        log)

最后进行编译,如果编译失败,请确保AS中ndk版本是否为r19c

编写代码

在Acitivity下声明Native方法

public native String nativeImageCompress(Bitmap bitmap, int quality, String outPutPath);

在native-lib.cpp下生成对应的方法

#include <jni.h>
#include <string>
#include <android/bitmap.h>
#include <malloc.h>
#include <jpeglib.h>

void writeJpegToFile(uint8_t *temp, int width, int height, jint quality, const char *outPutPath) {
//    3.1、创建jpeg压缩对象
    jpeg_compress_struct jcs;
    //错误回调
    jpeg_error_mgr error;
    jcs.err = jpeg_std_error(&error);
    //创建压缩对象
    jpeg_create_compress(&jcs);
//    3.2、指定存储文件  write binary
    FILE *f = fopen(outPutPath, "wb");
    jpeg_stdio_dest(&jcs, f);
//    3.3、设置压缩参数
    jcs.image_width = width;
    jcs.image_height = height;
    //bgr
    jcs.input_components = 3;
    jcs.in_color_space = JCS_RGB;
    jpeg_set_defaults(&jcs);
    //开启哈夫曼功能
    jcs.optimize_coding = true;
    jpeg_set_quality(&jcs, quality, 1);
//    3.4、开始压缩
    jpeg_start_compress(&jcs, 1);
//    3.5、循环写入每一行数据
    int row_stride = width * 3;//一行的字节数
    JSAMPROW row[1];
    while (jcs.next_scanline < jcs.image_height) {
        //取一行数据
        uint8_t *pixels = temp + jcs.next_scanline * row_stride;
        row[0] = pixels;
        jpeg_write_scanlines(&jcs, row, 1);
    }
//    3.6、压缩完成
    jpeg_finish_compress(&jcs);
//    3.7、释放jpeg对象
    fclose(f);
    jpeg_destroy_compress(&jcs);
}

extern "C"
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_qzb_imagecompressiondemo_MainActivity_nativeImageCompress(JNIEnv *env, jobject instance, jobject bitmap,
                                                                   jint quality, jstring outPutPath_) {
    const char *outPutPath = env->GetStringUTFChars(outPutPath_, 0);

    // 从bitmap中获取argb数据
    AndroidBitmapInfo info;
    // 获取里面的信息
    AndroidBitmap_getInfo(env, bitmap, &info);
    // 得到图片中的像素信息
    uint8_t *pixels;// 相当于byte数组  *pixels === byte[]
    AndroidBitmap_lockPixels(env, bitmap, (void **) &pixels);
    // jpge argb去掉他的a ===> rgb
    // 开一块内存用来存储rgb信息
    uint8_t *data = (uint8_t *) malloc(info.width * info.height * 3);// 可以用来存放图片所有信息(w*h为所有像素,每个像素有r,g,b三种颜色)
    uint8_t *temp = data;
    uint8_t r, g, b;
    int color;
    for (int i = 0; i < info.height; ++i) {
        for (int j = 0; j < info.width; ++j) {
            color = *(int *) pixels; // color 4个字节,argb
            r = (color >> 16) & 0xFF;
            g = (color >> 8) & 0xFF;
            b = color & 0xFF;
            // 存放颜色,jpeg的格式为bgr,倒过来存
            *data = b;
            *(data + 1) = g;
            *(data + 2) = r;
            data += 3;// 这里就去除了alpha通道
            pixels += 4;// 每个像素有argb4个通道,其中alpha通道被我们丢弃掉了,没有存到data里面
        }
    }
    //把得到的新的图片的信息存入一个新文件 中
    writeJpegToFile(temp, info.width, info.height, quality, outPutPath);

    free(data);// data是通过malloc开辟的,这里需要释放掉
    AndroidBitmap_unlockPixels(env, bitmap);

    env->ReleaseStringUTFChars(outPutPath_, outPutPath);
}

测试效果

package com.qzb.imagecompressiondemo;

import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import android.os.Bundle;
import android.os.Environment;
import android.support.v7.app.AppCompatActivity;
import android.view.View;
import android.widget.Toast;

import java.io.File;

public class MainActivity extends AppCompatActivity {

    static {
        System.loadLibrary("native-lib");
    }

    public native void nativeImageCompress(Bitmap bitmap, int quality, String path);


    Bitmap inputBitmap = null;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        File input = new File(Environment.getExternalStorageDirectory(), "girl.jpg");
        inputBitmap = BitmapFactory.decodeFile(input.getAbsolutePath());

        findViewById(R.id.btn_compress).setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                nativeImageCompress(inputBitmap, 100, Environment.getExternalStorageDirectory() + "/girl2.jpg");
                Toast.makeText(MainActivity.this, "执行完成", Toast.LENGTH_SHORT).show();
            }
        });
    }
}

效果图