一直以来Bitmap都是开发中很棘手的问题，这个问题就是传说中的OOM(java.lang.OutofMemoryError - 内存溢出)，那么Bitmap为何如此丧失，令无数Android开发者所懊恼？
由于每个机型在编译ROM时都设置了一个应用堆内存VM值上限dalvik.vm.heapgrowthlimit，用来限定每个应用可用的最大内存，超出这个最大值将会报OOM。这个阀值，一般根据手机屏幕dpi大小递增，dpi越小的手机，每个应用可用最大内存就越低。例如我的Z3c，xhdpi的VM阀值是192M，但是到了nexus s hdpi上只有可怜的48M。这样，当一个activity中加载多张大图后，就很容易OOM了。有关应用内存阀值的参考可以看这里3.7节：
http://static.googleusercontent.com/media/source.android.com/en//compatibility/android-cdd.pdf
图片分辨率越高，消耗的内存越高，当加载高分辨率图片的时候，将会非常占用内存，一旦处理不当就会OOM。例如，一张500W像素的照片的分辨率是：2592x1936。如果Bitmap使用 ARGB_8888 32位来平铺显示的话，占用的内存是2592x1936x4个字节，占用将近19M内存，my god，加载不到10张这种高质量照片，应用将直接挂掉，报OOM
工欲善其事必先利其器，想要高效加载Bitmap，了解Bitmap是必不可少的。Bitmap有几个重要的成员变量和方法，下面开始介绍：
一张图片Bitmap所占用的内存 = 图片长度 x 图片宽度 x 一个像素点占用的字节数
而Bitmap.Config，正是指定单位像素占用的字节数的重要参数。
其中，A代表透明度；R代表红色；G代表绿色；B代表蓝色。
Bitmap.Config主要作用是：以何种方式像素存储。不同的配置将会影响图像的画质(色彩深度)，位数越高画质越高，显然在这里ARGB_8888是最占内存的。当然，画质越高也就越占内存了。
Tips：由于ARGB_4444的画质惨不忍睹，一般假如对图片没有透明度要求的话，可以改成RGB_565，相比ARGB_8888将节省一半的内存开销。
一张图片Bitmap所占用的内存 = 图片长度 x 图片宽度 x 一个像素点占用的字节数
| Bitmap.Config | 分辨率100x100的图片占用内存的大小 |
|---|---|
| ALPHA_8 | 100x100x1 = 10000 byte ~= 9.77 KB |
| ARGB_4444 | 100x100x2 = 20000 byte ~= 19.53 kb |
| ARGB_8888 | 100x100x4 = 40000 byte ~= 39.06 KB |
| RGB_565 | 100x100x2 = 20000 byte ~= 19.53 KB |
从字面上理解，它的含义是：Bitmap压缩格式
public enum CompressFormat {
JPEG (0),
PNG (1),
WEBP (2);
CompressFormat(int nativeInt) {
this.nativeInt = nativeInt;
}
final int nativeInt;
}
嗯，其实这个参数很简单，就是指定Bitmap是以JPEG、PNG还是WEBP格式来压缩
重磅方法来了，通过这个方法，可以实现图片的压缩。使用该方法需要传三个参数进去：CompressFormat、int类型的quality、OutputStream
int类型的quality
指定Bitmap的压缩品质，范围是0 ~ 100；该值越高，画质越高。0表示画质最差，100画质最高。
OutputStream
指定Bitmap的字节输出流。一般使用：
ByteArrayOutputStream stream = new ByteArrayOutputStream();
// Bitmap.compress()方法
public boolean compress(CompressFormat format,
int quality, OutputStream stream) {
if (stream == null) {
throw new NullPointerException();
}
if (quality < 0 || quality > 100) {
throw new IllegalArgumentException("quality must be 0..100");
}
Trace.traceBegin(Trace.TRACE_TAG_RESOURCES, "Bitmap.compress");
boolean result = nativeCompress(mFinalizer.mNativeBitmap, format.nativeInt,
quality, stream, new byte[WORKING_COMPRESS_STORAGE]);
Trace.traceEnd(Trace.TRACE_TAG_RESOURCES);
return result;
}
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_test3);
ImageView iv_1 = (ImageView) findViewById(R.id.iv_1);
ImageView iv_2 = (ImageView) findViewById(R.id.iv_2);
Bitmap bmp = BitmapFactory.
decodeResource(this.getResources(), R.mipmap.test_pic);
iv_1.setImageBitmap(bmp);
ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
bmp.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 10, bos);
byte[] bytes = bos.toByteArray();
bmp = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length);
iv_2.setImageBitmap(bmp);
}
运行效果图：【下面那张图明显要比上一张画质差了很多】
从上面那个案例的代码可以发现，获取Bitmap不是通过构造new出来的，而是通过BitmapFactory”制造”出来的。BitmapFactory是获取Bitmap和压缩Bitmap的重要类，下面开始介绍BitmapFactory几个重要的成员变量和方法：
decodeFile() //从SD卡文件读取
Bitmap bm = BitmapFactory.decodeFile(Environment.
getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath()+"/photo.jpg");
decodeResource() //从资源文件res读取
Bitmap bm = BitmapFactory.
decodeResource(this.getResources(), R.mipmap.test_pic);
decodeStream() //从输入流读取
Bitmap bm = BitmapFactory.decodeStream(inputStream);
decodeByteArray() //从字节数组读取
Bitmap bm = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length);
BitmapFactory在使用方法decodeFile()、decodeResource()解码图片时，可以指定它的BitmapFactory.Options。这个参数作用非常大，它可以设置Bitmap的采样率，通过改变图片的宽度、高度、缩放比例等，以达到降低图片的像素的目的，这样可以做到图片压缩，减少Bitmap的内存。
下面列出BitmapFactory.Options的部分成员变量：
public Bitmap inBitmap;
public boolean inJustDecodeBounds;
public int inSampleSize;
public int inDensity;
public int inTargetDensity;
public int inScreenDensity;
public boolean inScaled;
public int outWidth;
public int outHeight;
public String outMimeType;
看到这么多成员变量是不是傻了？no,no,no，其实很简单。一句话总结：in开头的代表的就是设置某某参数;out开头的代表的就是获取某某参数。比如，inSampleSize就是设置Bitmap的缩放比例、outWidth就是获取Bitmap的高度。
从字面上理解，它的含义是：”设置仅解码Bitmap的边界”。那它真正的作用是啥呢？
当inJustDecodeBounds设置为true的时候，BitmapFactory通过decodeResource或者decodeFile解码图片时，将会返回空(null)的Bitmap对象，这样可以避免Bitmap的内存分配，但是它可以返回Bitmap的宽度、高度以及MimeType。
// 当inJustDecodeBounds设置为true时，获取Bitmap的宽度、高度以及MimeType
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inJustDecodeBounds = true ;
BitmapFactory.decodeResource (getResources(), R.id.myimage, options);
int imageHeight = options.outHeight ;
int imageWidth = options.outWidth ;
String imageType = options.outMimeType ;
那么这样做有何意义呢？看完下面这段代码，你就知道这样做有啥意义了。意义就在于，可以先不用产生Bitmap内存，从而获得图片的宽高信息，尽可能的做到节约内存。
// 根据手机屏幕尺寸设置图片的缩放比例【将大图缩放】
public class TestThreadActivity3 extends Activity {
@TargetApi(Build.VERSION_CODES.KITKAT)
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_test3);
ImageView iv_1 = (ImageView) findViewById(R.id.iv_1);
ImageView iv_2 = (ImageView) findViewById(R.id.iv_2);
BitmapFactory.Options opts = new BitmapFactory.Options();
opts.inJustDecodeBounds = true; //只去读图片的头信息,不去解析真实的位图
Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeResource(this.getResources(),
R.mipmap.test_pic2,opts);
WindowManager wm = getWindowManager();
int screenWidth = wm.getDefaultDisplay().getWidth();//得到屏幕的宽度
int screenheight = wm.getDefaultDisplay().getHeight();//得到屏幕的高度
Log.e("屏幕宽度：",screenWidth+"");
Log.e("屏幕高度：", screenheight + "");
int picWidth = opts.outWidth;// 得到图片宽度
int picHeight = opts.outHeight;// 得到图片高度
Log.e("原图片高度：",picHeight+"");
Log.e("原图片宽度：", picWidth + "");
//计算图片缩放比例
int dx = picWidth/screenWidth;
int dy = picHeight/screenheight;
Log.e("dx,dy",dx+","+dy+"");
int scale = 1;
if(dx>=dy&&dy>=1){
Log.e("按照水平方向缩放:" ,dx+"");
scale = dx;
}
if(dy>dx&&dx>=1){
Log.e("按照竖直方向缩放:", dy + "");
scale = dy;
}
opts.inSampleSize = scale;//设置缩放比例
opts.inJustDecodeBounds = false;//真正的去解析位图
bmp = BitmapFactory.decodeResource(this.getResources(), R.mipmap.test_pic2,opts);
int picWidth2 = opts.outWidth;// 得到图片宽度
int picHeight2 = opts.outHeight;// 得到图片高度
Log.e("压缩后的图片宽度：",picWidth2+"");
Log.e("压缩后的图片高度：", picHeight2 + "");
Log.e("压缩后的图占用内存：",bmp.getByteCount()+"");
iv_2.setImageBitmap(bmp);
}
}
我们读取一张3840x2400的图片运行结果：
原图直接占用36M内存，如果直接设置的话将瞬间爆炸报OOM。所以我们这里先不加载Bitmap，而是只获取宽和高，待缩放后，再进行真实的加载Bitmap。
在这里着重讲一下这个inSampleSize。从字面上理解，它的含义是：”设置取样大小“。它的作用是：设置inSampleSize的值(int类型)后，假如设为4，则宽和高都为原来的1/4，宽高都减少了，自然内存也降低了。
在这里参考Google官方文档来解释：
http://developer.android.com/intl/zh-cn/training/displaying-bitmaps/load-bitmap.html#load-bitmap
如何理解”设置取样大小“呢？如果你认真看了上面的内容话，聪明的你一定知道，肯定需要配合inJustDecodeBounds，先获取图片的宽、高【这个过程就是取样】，然后通过获取的宽高，动态的设置inSampleSize的值。
【当然，你也可以不动态，可以写死inSampleSize的值。比如设置inSampleSize = 4的话，一张分辨率为2048x1536px的图像将使用inSampleSize值为4的设置来解码，产生的Bitmap大小约为512*384px。相较于完整图片占用12M的内存，这种方式只需0.75M内存(假设Bitmap配置为ARGB_8888)。】
这里再举例演示一个动态设置inSampleSize的案例代码，可以通过设置图片宽高来缩放图片尺寸：
public class TestThreadActivity3 extends Activity {
@TargetApi(Build.VERSION_CODES.KITKAT)
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_test3);
ImageView iv_1 = (ImageView) findViewById(R.id.iv_1);
ImageView iv_2 = (ImageView) findViewById(R.id.iv_2);
BitmapFactory.Options opts = new BitmapFactory.Options();
opts.inJustDecodeBounds = true; //只去读图片的附加信息,不去解析真实的位图
Bitmap bmp = BitmapFactory.
decodeResource(this.getResources(), R.mipmap.test_pic,opts);
Log.e("原图占用内存：", bmp.getByteCount() + "");
iv_1.setImageBitmap(bmp);
int picWidth = opts.outWidth;// 得到图片宽度
int picHeight = opts.outHeight;// 得到图片高度
Log.e("原图片高度：",picHeight+"");
Log.e("原图片宽度：",picWidth+"");
//根据100*100的宽高，设置缩放比例
opts.inSampleSize = calculateInSampleSize(opts,100,100);
opts.inJustDecodeBounds = false;//真正的去解析位图
bmp = BitmapFactory.decodeResource(this.getResources(), R.mipmap.test_pic, opts);
Log.e("压缩后的图占用内存：",bmp.getByteCount()+"");
iv_2.setImageBitmap(bmp);
}
public static int calculateInSampleSize(
BitmapFactory.Options options, int reqWidth, int reqHeight) {
final int height = options.outHeight;
final int width = options.outWidth;
int inSampleSize = 1;
if (height > reqHeight || width > reqWidth) {
final int halfHeight = height / 2;
final int halfWidth = width / 2;
while ((halfHeight / inSampleSize) > reqHeight
&& (halfWidth / inSampleSize) > reqWidth) {
inSampleSize *= 2;
}
}
Log.e("inSampleSize：",inSampleSize+"");
return inSampleSize;
}
}
将图片压缩成100x100px分辨率的运行结果：
1、Bitmap压缩的两种常用方法
2、在实际使用中可以结合质量压缩法和取样压缩法一起用，以达到最佳压缩效果。
3、看完了这篇内容，其实说白了，Bitmap压缩都是围绕这个来做文章：Bitmap所占用的内存 = 图片长度 x 图片宽度 x 一个像素点占用的字节数。3个参数，任意减少一个的值，就达到了压缩的效果。