Android 高效图片压缩的实现

相信有一部分使用 iPhone 手机用微信发送图片的时候，明明图片大小只有 1M ，但清晰度比 Android 手机 5 M 图片大小的还要清晰，那么这是为什么呢 ？。

当时谷歌开发 Android 的时候，考虑了大部分手机的配置并没有那么高，所以对图片处理使用的是 Skia。当然这个库的底层还是用的 jpeg 图片压缩处理。但是为了能够适配低端的手机（这里的低端是指以前的硬件配置不高的手机，CPU 和内存在手机上都非常吃紧，性能差），由于哈夫曼算法比较吃 CPU 并且编解码慢，被迫用了其他的算法。所以 Skia 在进行图片处理在低版本中并没有开启哈弗曼算法。

那么，JEPG 到底是什么？JEPG (全称是 Joint Photographic Experts Group) 是一种常见的一种图像格式，为什么我在这里会提到 JEPG 呢？是因为开源了一个 C/C++ 库底层是基于哈夫曼算法对图片的压缩 (libjpeg)，下面我们就来着重了解下 libjpeg 这个库

libjpeg-turbo 是一个 JPEG 图像编解码器，它使用 SIMD 指令（MMX，SSE2，AVX2，NEON，AltiVec）来加速 x86，x86-64，ARM 和 PowerPC 系统上的基线 JPEG 压缩和解压缩，以及渐进式JPEG 压缩 x86 和 x86-64 系统。在这样的系统上，libjpeg-turbo 的速度通常是 libjpeg 的 2 - 6 倍，其他条件相同。在其他类型的系统上，凭借其高度优化的霍夫曼编码例程，libjpeg-turbo 仍然可以大大超过 libjpeg。在许多情况下，libjpeg-turbo 的性能可与专有的高速 JPEG 编解码器相媲美。 libjpeg-turbo 实现了传统的 libjpeg API 以及功能较弱但更直接的 TurboJPEG API 。 libjpeg-turbo 还具有色彩空间扩展，允许它从/解压缩到32位和大端像素缓冲区（RGBX，XBGR等），以及功能齐全的 Java 接口。 libjpeg-turbo 最初基于 libjpeg / SIMD，这是由 Miyasaka Masaru 开发的 libjpeg v6b 的 MMX 加速衍生物。 TigerVNC 和 VirtualGL 项目在 2009 年对编解码器进行了大量增强，并且在2010年初，libjpeg-turbo 分拆成一个独立项目，目标是为更广泛的用户提供高速 JPEG压缩/解压缩技术。开发人员。

3.1 编译环境

Linux/Ubuntu/Centis都行。在windows环境下可以安装虚拟机或者购买一个云主机，作者在阿里云购买的一个Ubuntu主机。

3.2 准备工作

libjpeg: libjepg 2.0.5

cmake: cmake-3.18.2-Linux-x86_64.tar.gz

在~/.bashrc中添加cmake的环境变量，代码如下：

export PATH=/home/study/cmake-3.18.2/bin:$PATH

然后运行 source ~/.bashrc

ndk: android-ndk-r21c

[编译参考])(https://github.com/libjpeg-turbo/libjpeg-turbo/blob/master/BUILDING.md)

3.3 编写编译脚本

进入到libjpeg-turbo目录。生成shell脚本，代码如下：

#!/bin/bash # 源码目录MY_SOURCE_DIR=/home/study/libjpeg-turbo-2.0.5 NDK_PATH=/home/study/android-ndk-r21bTOOLCHAIN=clangANDROID_VERSION=21 build_bin() { echo '-------------------star build $1-------------------------' ANDROID_ARCH_ABI=$1 # armeabi-v7a # 最终编译的安装目录 PREFIX=${MY_SOURCE_DIR}/android/${ANDROID_ARCH_ABI}/ HOST=$2 cmake -G'Unix Makefiles' -DANDROID_ABI=$ANDROID_ARCH_ABI -DANDROID_ARM_MODE=arm -DANDROID_PLATFORM=android-${ANDROID_VERSION} -DANDROID_TOOLCHAIN=${TOOLCHAIN} -DCMAKE_ASM_FLAGS='--target=${HOST}${ANDROID_VERSION}' -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=${NDK_PATH}/build/cmake/android.toolchain.cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${PREFIX} make clean make make install echo '-------------------$1 build end-------------------------'} #build armeabi-v7abuild_bin armeabi-v7a arm-linux-androideabi

修改权限 sudo chmod +x build.sh，然后再执行./build.sh，编译完成之后会生成如下目录：

1. 在 Android Studio 中创建一个项目，然后添加编译好的libjpeg-turbo文件，项目目录结构如下：

2. 然后配置CMakeLists.txt，代码如下：

cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1) # 引入头文件include_directories(${CMAKE_SOURCE_DIR}/include)# 设置静态库路径set(CMAKE_CXX_FLAGS '${CMAKE_CXX_FLAGS} -L${CMAKE_SOURCE_DIR}/libs/${CMAKE_ANDROID_ARCH_ABI}') add_library( native-lib SHARED native-lib.cpp) find_library( log-lib log) target_link_libraries( native-lib turbojpeg ${log-lib})

3. jni代码如下：

#include <jni.h>#include <string>#include <jpeglib.h>#include <android/bitmap.h> void write_jpeg_file(uint8_t *temp, int w, int h, jint q, const char *path) { // 1. 创建jpeg压缩对象 jpeg_compress_struct jcs; // 错误回调 jpeg_error_mgr errorMgr; jcs.err = jpeg_std_error(&errorMgr); // 创建压缩对象 jpeg_create_compress(&jcs); // 2. 指定存储文件 FILE *file = fopen(path, 'wb'); jpeg_stdio_dest(&jcs, file); // 3. 设置压缩参数 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); // 4. 开始压缩 jpeg_start_compress(&jcs, 1); // 5. 循环写入每一行数据 int row_stride = w * 3; JSAMPROW row[1]; while (jcs.next_scanline < jcs.image_height) { // 取出一行数据 uint8_t *pixels = temp + jcs.next_scanline * row_stride; row[0] = pixels; jpeg_write_scanlines(&jcs, row, 1); } // 6 压缩完成 jpeg_finish_compress(&jcs); // 7 释放内存 fclose(file); jpeg_destroy_compress(&jcs);} extern 'C'JNIEXPORT void JNICALLJava_com_lx_libjpeg_utils_ImageCompressUtils_native_1compress(JNIEnv *env, jobject thiz, jobject bitmap, jint q, jstring path) { // TODO: implement native_compress() const char *jni_path = env->GetStringUTFChars(path, 0); // 从bitmap中获取argb数据 // 创建AndroidBitmapInfo对象 AndroidBitmapInfo info; // 获取bitmap中的信息 AndroidBitmap_getInfo(env, bitmap, &info); // 得到图片中的像素信息 uint8_t *pixels; AndroidBitmap_lockPixels(env, bitmap, (void **) &pixels); // jpeg argb中去掉他的a ===》 grg int w = info.width; int h = info.height; int color; // 申请一块内存用来存储rgb信息 uint8_t *data = (uint8_t *) malloc(w * h * 3); memset(data, 0, w * h * 3); uint8_t *temp = data; uint8_t r, g, b; // 循环取出图片的每一个像素 for (int i = 0; i < h; ++i) { for (int j = 0; j < w; ++j) { color = *(int *) pixels; // 取出rgb r = (color >> 16) & 0xFF; g = (color >> 8) & 0xFF; b = color & 0xFF; // 存放 以前的主流格式jpeg bgr *data = b; *(data + 1) = g; *(data + 2) = r; data += 3; // 指针跳过4个字节 pixels += 4; } } // 把得到的新的图片的信息存放入一个新文件中 write_jpeg_file(temp, w, h, q, jni_path); // 释放内存 free(temp); AndroidBitmap_unlockPixels(env, bitmap); env->ReleaseStringUTFChars(path, jni_path); }

4. 测试

public void compress() { File input = new File('storage/emulated/0/original.jpg'); Bitmap inputBitmap = BitmapFactory.decodeFile(input.getAbsolutePath()); originalImage.setImageBitmap(inputBitmap); imageCompressUtils.compress(inputBitmap, 30, 'storage/emulated/0/original_1.jpg'); Toast.makeText(this, '执行完成', Toast.LENGTH_SHORT).show(); compressImage.setImageBitmap(BitmapFactory.decodeFile('storage/emulated/0/original_1.jpg')); }

5. 运行结果如下

压缩效果: 压缩质量在 20 的时候用压缩出来的质量也还是挺好了，但是建议压缩质量在 30 -50 之间。

压缩率: 大约压缩后的图片大小是原图的缩小 5 倍的样子。

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