• 解决Android加载图片时内存溢出的问题


    尽量不要使用setImageBitmap或setImageResource或BitmapFactory.decodeResource来设置一张大图,因为这些函数在完成decode后,最终都是通过java层的createBitmap来完成的,需要消耗更多内存。 

    因此,改用先通过BitmapFactory.decodeStream方法,创建出一个bitmap,再将其设为ImageView的source,decodeStream最大的秘密在于其直接调用JNI>>nativeDecodeAsset()来完成decode,无需再使用java层的createBitmap,从而节省了java层的空间。
    如果在读取时加上图片的Config参数,可以跟有效减少加载的内存,从而跟有效阻止抛out of Memory异常
    另外,decodeStream直接拿的图片来读取字节码了, 不会根据机器的各种分辨率来自动适应, 使用了decodeStream之后,需要在hdpi和mdpi,ldpi中配置相应的图片资源, 否则在不同分辨率机器上都是同样大小(像素点数量),显示出来的大小就不对了。 
     
    另外,以下方式也大有帮助:
    1. InputStream is = this.getResources().openRawResource(R.drawable.pic1); 
         BitmapFactory.Options options=new BitmapFactory.Options(); 
         options.inJustDecodeBounds = false; 
         options.inSampleSize = 10;   //width,hight设为原来的十分一
         Bitmap btp =BitmapFactory.decodeStream(is,null,options); 
    2. if(!bmp.isRecycle() ){
             bmp.recycle()   //回收图片所占的内存
             system.gc()  //提醒系统及时回收 
    }
    /** 
     * 以最省内存的方式读取本地资源的图片 
     * @param context 
     * @param resId 
     * @return 
     */  
    public static Bitmap readBitMap(Context context, int resId){  
        BitmapFactory.Options opt = new BitmapFactory.Options();  
        opt.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;   
        opt.inPurgeable = true;  
        opt.inInputShareable = true;  
           //获取资源图片  
        InputStream is = context.getResources().openRawResource(resId);  
            return BitmapFactory.decodeStream(is,null,opt);  
    }      
    stream = new FileInputStream(new File(path+"test.jpg"));
        BitmapFactory.Options opts = new BitmapFactory.Options(); 
        opts.inSampleSize = 8;
        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(stream , null, opts); 
        iv.setImageBitmap(bitmap);
    
    
    /**
    * 以最省内存的方式读取本地资源的图片
    * @param context
    *@param resId
    * @return
    */
    public static Bitmap readBitMap(Context context, int resId){
    BitmapFactory.Options opt = new BitmapFactory.Options();
    opt.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565; 
    opt.inPurgeable = true;
    opt.inInputShareable = true;
    //获取资源图片
    InputStream is = context.getResources().openRawResource(resId);
    return BitmapFactory.decodeStream(is,null,opt);
    }

    取得bitmap之后,再 detailView.setImageBitmap(pdfImage);就ok了!

     

    那是为什么,会导致oom呢:

    原来当使用像 imageView.setBackgroundResource,imageView.setImageResource,或者 BitmapFactory.decodeResource 这样的方法来设置一张大图片的时候,

    这些函数在完成decode后,最终都是通过java层的createBitmap来完成的,需要消耗更多内存。

    因此,改用先通过BitmapFactory.decodeStream方法,创建出一个bitmap,再将其设为ImageView的 source,decodeStream最大的秘密在于其直接调用JNI>>nativeDecodeAsset()来完成decode,无需再使用java层的createBitmap,从而节省了java层的空间。如果在读取时加上图片的Config参数,可以跟有效减少加载的内存,从而跟有效阻止抛out of Memory异常

    另外,需要特别注意: 

    decodeStream是直接读取图片资料的字节码了, 不会根据机器的各种分辨率来自动适应,使用了decodeStream之后,需要在hdpi和mdpi,ldpi中配置相应的图片资源,否则在不同分辨率机器上都是同样大小(像素点数量),显示出来的大小就不对了。

    BitmapFactory.decodeFile(imageFile);

    用BitmapFactory解码一张图片时,有时会遇到该错误。这往往是由于图片过大造成的。要想正常使用,则需要分配更少的内存空间来存储。

    BitmapFactory.Options.inSampleSize

    设置恰当的inSampleSize可以使BitmapFactory分配更少的空间以消除该错误。inSampleSize的具体含义请参考SDK文档。例如:

    BitmapFactory.Options opts = new BitmapFactory.Options();
    
    opts.inSampleSize = 4;
    Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(imageFile, opts);

    如何设置恰当的inSampleSize

    设置恰当的inSampleSize是解决该问题的关键之一。BitmapFactory.Options提供了另一个成员inJustDecodeBounds。

    BitmapFactory.Options opts = new BitmapFactory.Options();
    
    opts.inJustDecodeBounds = true;
    Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(imageFile, opts);

    设置inJustDecodeBounds为true后,decodeFile并不分配空间,但可计算出原始图片的长度和宽度,即opts.width和opts.height。有了这两个参数,再通过一定的算法,即可得到一个恰当的inSampleSize。

    查看Android源码,Android提供了一种动态计算的方法。

    public static int computeSampleSize(BitmapFactory.Options options,
    
            int minSideLength, int maxNumOfPixels) {
    
        int initialSize = computeInitialSampleSize(options, minSideLength,
    
                maxNumOfPixels);
     
    
        int roundedSize;
    
        if (initialSize <= 8) {
    
            roundedSize = 1;
    
            while (roundedSize < initialSize) {
    
                roundedSize <<= 1;
    
            }
    
        } else {
    
            roundedSize = (initialSize + 7) / 8 * 8;
    
        }
     
    
        return roundedSize;
    }
     
    
    private static int computeInitialSampleSize(BitmapFactory.Options options,
    
            int minSideLength, int maxNumOfPixels) {
    
        double w = options.outWidth;
    
        double h = options.outHeight;
     
    
        int lowerBound = (maxNumOfPixels == -1) ? 1 :
    
                (int) Math.ceil(Math.sqrt(w * h / maxNumOfPixels));
    
        int upperBound = (minSideLength == -1) ? 128 :
    
                (int) Math.min(Math.floor(w / minSideLength),
    
                Math.floor(h / minSideLength));
     
    
        if (upperBound < lowerBound) {
    
            // return the larger one when there is no overlapping zone.
    
            return lowerBound;
    
        }
     
    
        if ((maxNumOfPixels == -1) &&
    
                (minSideLength == -1)) {
    
            return 1;
    
        } else if (minSideLength == -1) {
    
            return lowerBound;
    
        } else {
    
            return upperBound;
    
        }
    }   

    使用该算法,就可动态计算出图片的inSampleSize。

    BitmapFactory.Options opts = new BitmapFactory.Options();
    
    opts.inJustDecodeBounds = true;
    BitmapFactory.decodeFile(imageFile, opts);
    
                 
    
    opts.inSampleSize = computeSampleSize(opts, -1, 128*128);       
    
    opts.inJustDecodeBounds = false;
    
    try {
    
        Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeFile(imageFile, opts);
    
        imageView.setImageBitmap(bmp);
    
        } catch (OutOfMemoryError err) {
    
        }
     
     
     
     
     
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