Android实现图片压缩（bitmap的六种压缩方式）
Android中图片是以bitmap形式存在的，那么bitmap所占内存，直接影响到了应用所占内存大小，首先要知道bitmap所占内存大小计算方式：
图片长度 x 图片宽度 x 一个像素点占用的字节数
以下是图片的压缩格式：
其中，A代表透明度；R代表红色；G代表绿色；B代表蓝色。
ALPHA_8
表示8位Alpha位图,即A=8,一个像素点占用1个字节,它没有颜色,只有透明度
ARGB_4444
表示16位ARGB位图，即A=4,R=4,G=4,B=4,一个像素点占4+4+4+4=16位，2个字节
ARGB_8888
表示32位ARGB位图，即A=8,R=8,G=8,B=8,一个像素点占8+8+8+8=32位，4个字节
RGB_565
表示16位RGB位图,即R=5,G=6,B=5,它没有透明度,一个像素点占5+6+5=16位，2个字节
我是用的小米手机2s来测试的，从sd卡取出一个照片，如下所示：
bit = BitmapFactory.decodeFile(Environment
.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath()
+ "/DCIM/Camera/test.jpg");
Log.i("wechat", "压缩前图片的大小" + (bit.getByteCount() / 1024 / 1024)
+ "M宽度为" + bit.getWidth() + "高度为" + bit.getHeight());
出来的log是：
将取得的bitmap进行压缩，下面开始说，bitmap的几种压缩方式。
1.质量压缩
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
int quality = Integer.valueOf(editText.getText().toString());
bit.compress(CompressFormat.JPEG, quality, baos);
byte[] bytes = baos.toByteArray();
bm = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length);
Log.i("wechat", "压缩后图片的大小" + (bm.getByteCount() / 1024 / 1024)
+ "M宽度为" + bm.getWidth() + "高度为" + bm.getHeight()
+ "bytes.length= " + (bytes.length / 1024) + "KB"
+ "quality=" + quality);
其中quality是从edittext获取的数字，可以从0–100改变，这里出来的log是：
可以看到，图片的大小是没有变的，因为质量压缩不会减少图片的像素，它是在保持像素的前提下改变图片的位深及透明度等，来达到压缩图片的目的，这也是为什么该方法叫质量压缩方法。那么，图片的长，宽，像素都不变，那么bitmap所占内存大小是不会变的。
但是我们看到bytes.length是随着quality变小而变小的。这样适合去传递二进制的图片数据，比如微信分享图片，要传入二进制数据过去，限制32kb之内。
这里要说，如果是bit.compress(CompressFormat.PNG, quality, baos);这样的png格式，quality就没有作用了，bytes.length不会变化，因为png图片是无损的，不能进行压缩。
CompressFormat还有一个属性是，CompressFormat.WEBP格式，该格式是google自己推出来一个图片格式，更多信息，文末会贴出地址。
2.采样率压缩
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = 2;
bm = BitmapFactory.decodeFile(Environment
.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath()
+ "/DCIM/Camera/test.jpg", options);
Log.i("wechat", "压缩后图片的大小" + (bm.getByteCount() / 1024 / 1024)
+ "M宽度为" + bm.getWidth() + "高度为" + bm.getHeight());
出来的log是
设置inSampleSize的值(int类型)后，假如设为2，则宽和高都为原来的1/2，宽高都减少了，自然内存也降低了。
我上面的代码没用过options.inJustDecodeBounds = true; 因为我是固定来取样的数据，为什么这个压缩方法叫采样率压缩，是因为配合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。
3.缩放法压缩（martix）
Matrix matrix = new Matrix();
matrix.setScale(0.5f, 0.5f);
bm = Bitmap.createBitmap(bit, 0, 0, bit.getWidth(),
bit.getHeight(), matrix, true);
Log.i("wechat", "压缩后图片的大小" + (bm.getByteCount() / 1024 / 1024)
+ "M宽度为" + bm.getWidth() + "高度为" + bm.getHeight());
出来的log是
可以看出来，bitmap的长度和宽度分别缩小了一半，图片大小缩小了四分之一。
关于martix更多信息，文末会有一个参考文章。
4.RGB_565法
BitmapFactory.Options options2 = new BitmapFactory.Options();
options2.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;
bm = BitmapFactory.decodeFile(Environment
.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath()
+ "/DCIM/Camera/test.jpg", options2);
Log.i("wechat", "压缩后图片的大小" + (bm.getByteCount() / 1024 / 1024)
+ "M宽度为" + bm.getWidth() + "高度为" + bm.getHeight());
出来的log是：
我们看到图片大小直接缩小了一半，长度和宽度也没有变，相比argb_8888减少了一半的内存。
注意：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。
5.createScaledBitmap
bm = Bitmap.createScaledBitmap(bit, 150, 150, true);
Log.i("wechat", "压缩后图片的大小" + (bm.getByteCount() / 1024) + "KB宽度为"
+ bm.getWidth() + "高度为" + bm.getHeight());
出来的log是
这里是将图片压缩成用户所期望的长度和宽度，但是这里要说，如果用户期望的长度和宽度和原图长度宽度相差太多的话，图片会很不清晰。
总结
以上就是5种图片压缩的方法，这里需要强调，他们的压缩仅仅只是对android中的bitmap来说的。如果将这些压缩后的bitmap另存为sd中，他们的内存大小并不一样。
android手机中，图片的所占的内存大小和很多因素相关，计算起来也很麻烦。为了计算出一个图片的内存大小，可以将图片当做一个文件来间接计算，用如下的方法：
File file = new File(Environment.getExternalStorageDirectory()
.getAbsolutePath() + "/DCIM/Camera/test.jpg");
Log.i("wechat", "file.length()=" + file.length() / 1024);
或者
FileInputStream fis = null;
try {
fis = new FileInputStream(file);
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
try {
Log.i("wechat", "fis.available()=" + fis.available() / 1024);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
上面两个方法计算的结果是一样的。
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。
