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Google Developer:Bitmap
一、基本信息
Bitmap位图包括像素以及长、宽、颜色等描述信息。长宽和像素位数是用来描述图片的，可以通过这些信息计算出图片的像素占用内存的大小。
位图可以理解为一个画架，把图放到上面然后可以对图片做一些列的处理。
位图文件图像显示效果好，但是非压缩格式，需要占用较大的存储空间。
1. Config：表示图片像素类型，包括ALPHA_8、RGB_565、ARGB_4444、ARGB_8888 A：透明度；RGB分别是Red、Green、Blue，三种原色
ARGB_8888：四个通道都是8位，每个像素占用4个字节，图片质量是最高的，但是占用的内存也是最大的；
ARGB_4444：四个通道都是4位，每个像素占用2个字节，图片的失真比较严重；
RGB_565：没有A通道，每个像素占用2个字节，图片失真小，但是没有透明度；
ALPHA_8：只有A通道，每个像素占用1个字节大大小，只有透明度，没有颜色值。
使用场景总结：ARGB_4444失真严重，基本不用；ALPHA_8使用场景特殊，比如设置遮盖效果等；不需要设置透明度，RGB_565是个不错的选择；既要设置透明度，对图片质量要求又高，就用ARGB_8888。
2. CompressFormat：Bitmap.CompressFormat.JPEG、Bitmap.CompressFormat.PNG、Bitmap.CompressFormat.WEBP三种压缩格式
JPEG：一种有损压缩（JPEG2000既可以有损也可以无损），".jpg"或者".jpeg"; 优点：采用了直接色，有丰富的色彩，适合存储照片和生动图像效果；缺点：有损，不适合用来存储logo、线框类图。
PNG: 一种无损压缩，".png"; 优点：支持透明、无损，主要用于小图标，透明背景等；缺点：若色彩复杂，则图片生成后文件很大；
WEBP:以WebP算法进行压缩；Google开发的新的图片格式，同时支持无损和有损压缩，使用直接色。无损压缩，相同质量的webp比PNG小大约26%；有损压缩，相同质量的webp比JPEG小25%-34% 支持动图，基本取代gif
详细介绍参见【转】WebP原理和支持现状
二、加载
BitmapFactory提供了四类方法：decodeFile、decodeResource、decodeStream、decodeByteArray
1. 从文件中读取
try {
FileInputStream in =newFileInputStream("/sdcard/Download/sample.png");
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(in);
Bitmap bm = BitmapFactory.decodeFile(sd_path); // 间接调用 BitmapFactory.decodeStream
2. 从资源中读取
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getContext().getResources(), R.drawable.sample); // 间接调用 BitmapFactory.decodeStream
3. 从字节序列里读取
// InputStream转换成byte[]Bitmap bm = BitmapFactory.decodeByteArray(myByte,0,myByte.length);
巨图加载：BitmapRegionDecoder，可以按照区域进行加载
高效加载：核心其实也很简单，主要是采样压缩、缓存策略、异步加载等
1. 采样压缩 （->【自】高斯模糊）
BitmapFactory.Options options =new BitmapFactory.Options(); //inJustDecodeBounds为true，不返回bitmap，只返回这个bitmap的尺寸 options.inJustDecodeBounds =true;
BitmapFactory.decodeResource(getResources(), images[position], options);
//利用返回的原图片的宽高，我们就可以计算出缩放比inSampleSize（只能是2的整数次幂）
options.inSampleSize = caluelateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight);//使用RGB_565减少图片大小 options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565; //释放内存，共享引用（21版本后失效） options.inPurgeable =true;
options.inInputShareable =true;
//inJustDecodeBounds为false，返回bitmap options.inJustDecodeBounds =false;
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), images[position], options);
privateintcalculateSampleSize(BitmapFactory.Options options,intreqWidth,int reqHeight){intwidth = options.outWidth;
intheight =options.outHeight;intinSampleSize = 1;
inthalfWidth = width / 2;
inthalfHeight = height / 2;
while((halfWidth / inSampleSize) >= reqWidth && (halfHeight / inSampleSize) >=reqHeight){
inSampleSize *= 2;
}
return inSampleSize;
}
2. 缓存策略
LRU(最近最少使用) -> LruCache和DiskLruCache，LruCache用于内存缓存、DiskLruCache用户存储设备缓存
【转】Fresco缓存分析三级缓存：Bitmap -> 未解码图片缓存 -> 磁盘缓存 ->网络
md5 ->【自】密码学基础
3. 异步加载
【转】Fresco异步加载：线程池、Handler等
三、存储
根据android sdk版本有所不同。
2.3以前：图片像素存储在native内存中。缺点是虚拟机无法自动进行垃圾回收，必须手动使用recycle，很容易导致内存泄露。也不方便调试等；
3.0以后：图片像素存储在Java堆中，垃圾回收能够自动进行，内存占用也能方便的展示在monitor中；
4.0以后：传输方式发生变化，大数据会通过ashmem（匿名共享内存）来传递（不占用Java内存），小数据通过直接拷贝的方式（在内存中操作），放宽了图片大小的限制；
【转】Android4.0 Bitmap Parcel传输源码分析
6.0以后：加强了ashmen存储图片的方式
【转】Android6.0 Bitmap存储以及Parcel传输源码分析
enumclass PixelStorageType {
Invalid,
External,
Java,
Ashmem,
};
Fresco 5.0以前将图片存储在Ashmen中，不会自动GC，因为不在Java堆中，也不会造成OOM，很大的一个优势。5.0以后系统默认启用了Ashmen模式。
四、转换
// 定义矩阵Matrix matrix =new Matrix(); // 【缩放图像】matrix.postScale(0.8f, 0.9f); // 【向左旋转】matrix.postRotate(-90); // 【移动图像】matrix.postTranslate(100, 100);// 【裁减图像】Bitmap.createBitmap(Bitmap source,intx,inty,intwidth,intheight, Matrix m,booleanfilter)
// 【圆角】
//
准备画笔Paint paint =new Paint();
paint.setAntiAlias(true);
// 准备裁剪的矩阵Rect rect =newRect(0, 0, originBitmap.getWidth(), originBitmap.getHeight());
RectF rectF =newRectF(newRect(0, 0, originBitmap.getWidth(), originBitmap.getHeight()));
Bitmap roundBitmap = Bitmap.createBitmap(originBitmap.getWidth(), originBitmap.getHeight(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
Canvas canvas =new Canvas(roundBitmap);// 圆角矩阵，radius为圆角大小canvas.drawRoundRect(rectF, radius, radius, paint);
paint.setXfermode(newPorterDuffXfermode(PorterDuff.Mode.SRC_IN));// 这个比较有意思，混合模式 SRC_IN:显示交汇SRC图canvas.drawBitmap(originBitmap, rect, rect, paint);
//【图片灰阶处理】Bitmap grayBitmap = Bitmap.createBitmap(bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight(), Config.ARGB_8888);
Canvas canvas =new Canvas(grayBitmap);
Paint mPaint =new Paint();
//创建颜色变换矩阵 ColorMatrix colorMatrix =new ColorMatrix(); //设置饱和度为0，实现灰阶效果colorMatrix.setSaturation(0); //创建颜色过滤矩阵 ColorMatrixColorFilter colorFilter =new ColorMatrixColorFilter(colorMatrix); //设置画笔的颜色过滤矩阵 paint.setColorFilter(colorFilter); //使用处理后的画笔绘制图像 canvas.drawBitmap(bitmap, 0, 0, paint);
// 【Alpha位图】// 【倒影】// 【图像合成】// 无穷无尽啊...
五、内存优化
基于前面的原理来进行各方面的优化处理，缩放、Config、Compress选择、内存管理、缓存方式等等方面入手
六、开源框架
ImageLoader、Glide（google）、Fresco（FaceBook）、Picasso（Square）
Picasso包体积小、清晰，但功能有局限不能加载gif、只能缓存全尺寸；
Glide功能全面，擅长大型图片流，提交较大；
Fresco内存优化，减少oom，体积更大
