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Android圖像格式類及圖像轉換方法

編輯:關於Android編程

 Android圖像格式類及圖像轉換方法介紹  一款軟件的開發和圖像密切相關,特別是移動應用程序,在視覺效果等方面是至關重要的,因為這直接關系到用戶的體驗效果。在Android程序開發的過程中,了解存在哪些圖像格式類(ImageFormat、PixelFormat及BitmapConfig等)及圖像(JPG、PNG及BMP等)的轉換方法,對以後的開發多多少少會有些幫助。         關於圖像格式類,介紹以下三個:ImageFormat、PixelFormat及BitmapConfig。     1、ImageFormat(android.graphics.ImageFormat),格式參數有以下幾種:       int JPEG ,Encoded formats,常量值: 256 (0x00000100)       int NV16,YCbCr format, used for video,16 (0x00000010)       int NV21,YCrCb format used for images, which uses the NV21 encoding format,常量值: 17 (0x00000011)       int RGB_565,RGB format used for pictures encoded as RGB_565,常量值: 4 (0x00000004)       int UNKNOWN, 常量值:0 (0x00000000)       int YUY2,YCbCr format used for images,which uses YUYV (YUY2) encoding format,20 (0x00000014)       int YV12,Android YUV format,This format is exposed to software decoders and applications       YV12 is a 4:2:0 YCrCb planar format comprised of a WxH Y plane followed by (W/2) x (H/2) Cr and Cb planes     解釋總是英文的最通俗易懂,這裡就不獻丑翻譯了。用法舉例,在構建ImageReader類的對象時,會用到ImageFormat類的圖像格式對象。如   1 ImageReader imageReader = ImageReader.newInstance(width, height, ImageFormat.RGB_565, 2);   imageReader對象表示其緩存中最多存在寬高分別為width和height、RGB_565格式的圖像流兩幀。   在需求中用哪一種圖像格式,要視實際情況而定,後面的類似。   2、PixelFormat(android.graphics.PixelFormat),格式參數有以下幾種:       int A_8,常量值:8 (0x00000008)       int JPEG,常量值:256 (0x00000100),constant,已聲明不贊成使用,use ImageFormat.JPEG instead.       int LA_88,常量值:10 (0x0000000a)       int L_8, 常量值:9 (0x00000009)       int OPAQUE,常量值: -1 (0xffffffff),System chooses an opaque format (no alpha bits required)       int RGBA_4444,常量值:7 (0x00000007)       int RGBA_5551,常量值:6 (0x00000006)       int RGBA_8888,常量值:1 (0x00000001)       int RGBX_8888,常量值:2 (0x00000002)       int RGB_332,常量值:11 (0x0000000b)       int RGB_565,常量值:4 (0x00000004)       int RGB_888,常量值:3 (0x00000003)       int TRANSLUCENT,常量值: -3 (0xfffffffd),System chooses a format that supports translucency (many alpha bits)       int TRANSPARENT,常量值:-2 (0xfffffffe),System chooses a format that supports transparency (at least 1 alpha bit)       int UNKNOWN,常量值: 0 (0x00000000)       int YCbCr_420_SP,常量值:17 (0x00000011),constant 已聲明不贊成使用 use ImageFormat.NV21 instead       int YCbCr_422_I,常量值: 20 (0x00000014),constant 已聲明不贊成使用 use ImageFormat.YUY2 instead       int YCbCr_422_SP,常量值:16 (0x00000010),constant 已聲明不贊成使用 use ImageFormat.NV16 instead     注意,有四種圖像格式已被聲明不贊成使用,可以用ImaggFormat相對應的格式進行代替。由此可知,兩種圖像格式之間存在相通之處。用法舉例,讓窗口實現漸變的效果,如   1 getWindow().setFormat(PixelFormat.RGBA_8888);   補充說明:RGBA_8888為android的一種32位顏色格式,R、G、B、A分別用八位表示,Android默認的圖像格式是PixelFormat.OPAQUE,其是不帶Alpha值的。     3、Bitmap.Config(Android.graphics.Bitmap內部類)     Possible bitmap configurations。A bitmap configuration describes how pixels are stored。This affects the quality (color depth) as well as the ability to display transparent/translucent colors。(官網介紹,大致意思是說:影響一個圖片色彩色度顯示質量主要看位圖配置,顯示圖片時透明還是半透明)。       ALPHA_8:Each pixel is stored as a single translucency (alpha) channel。(原圖的每一個像素以半透明顯示)       ARGB_4444:This field was deprecated in API level 13。Because of the poor quality of this configuration, it is advised to use ARGB_8888 instead。(在API13以後就被棄用了,建議使用8888)。       ARGB_8888 :Each pixel is stored on 4 bytes。 Each channel (RGB and alpha for translucency) is stored with 8 bits of precision (256 possible values) 。This configuration is very flexible and offers the best quality。 It should be used whenever possible。(每個像素占4個字節,每個顏色8位元,反正很清晰,看著很舒服)。       RGB_565:Each pixel is stored on 2 bytes and only the RGB channels are encoded:red is stored with 5 bits of precision (32 possible values),green is stored with 6 bits of precision (64 possible values) and blue is stored with 5 bits of precision。(這個應該很容易理解了)。     用法舉例,構建Bitmap對象時,會用到BitmapConfig類圖像格式對象,如:   1 Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(width, height,Bitmap.Config.RGB_565)   下面來看各種類型圖像之間的轉換都有哪些方法、差異及共同點。     1、YUV轉JPG     查閱到的資料大部分是把Yuv圖像數據通過數學運算得到每個像素點的RGB編碼,存入Bitmap對象,再調用Bitmap類自帶的壓縮方法生成JPG圖片。這種方法效率極低,一張480x320分辨率的圖片有20萬個字節,因此運算需要經過20萬次循環。其實android.graphics包下面有一個YuvImage類,可以將數據直接導入:   1 YuvImage image = new YuvImage(data, ImageFormat.NV21, IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT, null);   前面兩個參數決定了數據源與圖像格式,後面單個參數就不解釋了。     而YuvImage類正好有一個compressToJPEG(Rect rect, int i, OutputStream)方法,可以直接將數據保存在JPG文件的輸出流中。     2、PNG轉Bitmap    
 1 byte[] data = null;
 2 File pngImage = null;
 3 BufferedOutputStream stream = null;
 4 try {
 5   pngImage = new File(outputFile); //outputFile為png圖像名稱
 6   FileOutputStream fstream = new FileOutputStream(pngImage);
 7   stream = new BufferedOutputStream(fstream);
 8   stream.write(data);
 9 } catch (Exception e) {
10   e.printStackTrace();
11 } finally {
12   if (stream != null) {
13     try {
14     stream.close();
15     } catch (IOException e) {
16       e.printStackTrace();
17     }
18   }
19 }
20 Bitmap bitmap=BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length);

 

      如果通過資源(drawable)的形式,那就方便地多,只需要一句話。   1 Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.icon);   雖然沒有華麗的算法,但效果不錯哦,就是想改變圖像屬性時得另外實現。     3、ARGB轉Bitmap    
 1 Bitmap bitmapOrg = BitmapFactory.decodeByteArray(rawData, 0, rawData.length); 
 2 Bitmap bitmapNew = bitmapOrg.copy(Config.ARGB_8888, true); 
 3 if(bitmapNew == null) 
 4   return;
 5 for(int i = 0;i<bitmapNew.getWidth();i++) 
 6 { 
 7   for(int j =0;j<bitmapNew.getHeight();j++) 
 8   { 
 9     int col = bitmapNew.getPixel(i, j); 
10     int alpha = col&0xFF000000; 
11     int red = (col&0x00FF0000)>>16; 
12     int green = (col&0x0000FF00)>>8; 
13     int blue = (col&0x000000FF); 
14     int gray = (int)((float)red*0.3+(float)green*0.59+(float)blue*0.11); 
15     int newColor = alpha|(gray<<16)|(gray<<8)|gray; 
16   } 
17 } 
18 sendMsg(bitmapNew); 
19 File file = new File(Environment.getExternalStorageDirectory()+File.separator+"gray"+number+".jpg"); 
20 OutputStream out; 
21 try { 
22   out = new FileOutputStream(file); 
23   if(bitmapNew.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, out)) 
24   out.close(); 
25 } catch (FileNotFoundException e) { 
26   e.printStackTrace(); 
27 } catch (IOException e) { 
28   e.printStackTrace(); 
29 } 

 

      注意,代碼中做了灰度處理,若想得到彩色圖,分別對Bitmap圖像R、G、B三通道進行賦值即可。    
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