一、哈夫曼树
哈夫曼树是以树的形式表示一组数据，它的特点是右边永远比左边大，凡是右边的节点都用 1 来表示，左边的节点都用 0 来表示。
二、哈夫曼算法作用在图片上
作用在图片上就是将图片的颜色数据用哈夫曼树表示，这样每个颜色在树上都有了对应的坐标，这样一张图片每个像素对应的颜色就可以用一个个坐标来表示。哈夫曼算法的压缩图片的效果和图片颜色的丰富度有关，颜色越丰富，哈夫曼树越长，压缩效果就不好，一般效果在 20%---90%
三、使用 libjpeg
CMakeList 中加入 libjpeg,turbojpeg 和 jnigraphics 库
# jnigraphics 库是 android 提供的 Bitmap 库
target_link_libraries( # Specifies the target library.
native-lib
jpeg
turbojpeg
jnigraphics
# Links the target library to the log library
# included in the NDK.
${log-lib})
四、通过 AndroidBitmapInfo 加载图片信息
- 创建一个 AndroidBitmapInfo 对象，用来存储解析到的图片信息
- 创建一个 pixels 数组，用来拿到获取到的图片像素数据
const char *path = env->GetStringUTFChars(path_, 0);
//从bitmap获取argb数据
AndroidBitmapInfo info;//info=new 对象();
// 获取 bitmap 的信息
AndroidBitmap_getInfo(env, bitmap, &info);// void method(list)
//得到图片中的像素信息 使用 uint8_t 相当于 java 中的 byte 数组
uint8_t *pixels;//uint8_t 就是 unsigned char 相当于 java 中的 byte *pixels可以当byte[]
// 将 Bitmap 的所有信息保存到 pixels
AndroidBitmap_lockPixels(env, bitmap, (void **) &pixels);
五、剔除图片的透明度信息
- 开辟了一块 data 数组用来存放像素数据中的 BGR 部分
- 一个 pixels 指针是4个字节，所以 color 也是 4个字节，分别对应了 ARGB 部分
- 将获取到的 B G R 数据通过移动指针的方式填充进我们创建的 data 数据。
- 将原数据 pixels 的指针前移 4 位。这样就到了下一组 ARGB 数据，指向了 A 的部分
// bitmap 的信息已经存到 AndroidBitmapInfo 中了
int w = info.width;
int h = info.height;
// 占据 4 个字节
int color;
//开一块内存用来存入rgb信息
uint8_t* data = (uint8_t *) malloc(w * h * 3);//data中可以存放图片的所有内容
uint8_t* temp = data;
uint8_t r, g, b;//byte
//循环取图片的每一个像素
for (int i = 0; i < h; i++) {
for (int j = 0; j < w; j++) {
// argb 是 4 个字节 我们定义的 color 也是 4 个字节，所以用 color 表示了一个像素点
color = *(int *) pixels;//0-3字节 color 4 个字节 一个点 62 分钟左右
// 将每一个像素的 rgb 信息取出来 因为图像信息是 16 进制的，我们要转换成 2进制
r = (color >> 16) & 0xFF;// #00rrggbb 16 0000rr 8 00rrgg
g = (color >> 8) & 0xFF;
b = color & 0xFF;
// jpeg 在存放数据的时候 是按照 B G R 的顺序存储的。 所以先然 data 获取 b 再获取 g 再获取 r
// data+=3 是改变data指针的位置 可以参考指针数组
*data = b;
*(data + 1) = g;
*(data + 2) = r;
data += 3;
// pixels 是按照 a r g b 来存储的 所以将指针移动 4 位
pixels += 4;
}
}
六、使用哈夫曼算法
void write_JPEG_file(uint8_t *data, int w, int h, jint q, const char *path) {
//创建 jpeg 结构体
jpeg_compress_struct jcs;
// 结果码
jpeg_error_mgr error;
// 获取到结果码
jcs.err = jpeg_std_error(&error);
//创建压缩对象
jpeg_create_compress(&jcs);
// 创建 File 对象，指定压缩位置
FILE *f = fopen(path, "wb");
jpeg_stdio_dest(&jcs, f);
// 设置压缩信息
jcs.image_width = w;
jcs.image_height = h;
//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, q, 1);
// 开始压缩
jpeg_start_compress(&jcs, 1);
// 循环写入每一行数据
int row_stride = w * 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 = data + jcs.next_scanline * row_stride;
row[0]=pixels;
jpeg_write_scanlines(&jcs,row,1);
}
// 压缩完成
jpeg_finish_compress(&jcs);
// 释放jpeg对象
fclose(f);
jpeg_destroy_compress(&jcs);
}
