当前位置: 首页 > 编程笔记 >

Android程序开发如何处理图像格式类及图像转换

邹山
2023-03-14
本文向大家介绍Android程序开发如何处理图像格式类及图像转换,包括了Android程序开发如何处理图像格式类及图像转换的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下

在Android程序开发过程中,明确哪些图像格式类(ImageFormat、PixelFormat及BitmapConfig等)及图像(JPG、PNG及BMP等)的转换方式非常重要,在以后的程序开发过程中会起到非常重要的作用。在一个项目开发过程中一款软件的开发和图像处理有着密切的关系,特别是在移动应用程序,在视觉效果等方面起到至关重要的作用,因为这关系到用户体验度。下面通过代码实例给大家分享下:

  关于图像格式类,介绍以下三个:ImageFormat、PixelFormat及BitmapConfig。

  1、ImageFormat(android.graphics.ImageFormat),格式参数有以下几种:

    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

  解释总是英文的最通俗易懂,这里就不献丑翻译了。用法举例,在构建ImageReader类的对象时,会用到ImageFormat类的图像格式对象。如


ImageReader imageReader = ImageReader.newInstance(width, height, ImageFormat.RGB_565, 2);


  imageReader对象表示其缓存中最多存在宽高分别为width和height、RGB_565格式的图像流两帧。

在需求中用哪一种图像格式,要视实际情况而定,后面的类似。

2、PixelFormat(android.graphics.PixelFormat),格式参数有以下几种:

    int A_8,常量值:8 (0x00000008)

    int JPEG,常量值:256 (0x00000100),constant,已声明不赞成使用,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 已声明不赞成使用 use ImageFormat.NV21 instead

    int YCbCr_422_I,常量值: 20 (0x00000014),constant 已声明不赞成使用 use ImageFormat.YUY2 instead

    int YCbCr_422_SP,常量值:16 (0x00000010),constant 已声明不赞成使用 use ImageFormat.NV16 instead

  注意,有四种图像格式已被声明不赞成使用,可以用ImaggFormat相对应的格式进行代替。由此可知,两种图像格式之间存在相通之处。用法举例,让窗口实现渐变的效果,如


getWindow().setFormat(PixelFormat.RGBA_8888);


  补充说明:RGBA_8888为android的一种32位颜色格式,R、G、B、A分别用八位表示,Android默认的图像格式是PixelFormat.OPAQUE,其是不带Alpha值的。

  3、Bitmap.Config(Android.graphics.Bitmap内部类)

  


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。(

官网介绍,大致意思是说:影响一个图片色彩色度显示质量主要看位图配置,显示图片时透明还是半透明)。

    ALPHA_8:Each pixel is stored as a single translucency (alpha) channel。(原图的每一个像素以半透明显示)

    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以后就被弃用了,建议使用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。(每个像素占4个字节,每个颜色8位元,反正很清晰,看着很舒服)。

    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。(这个应该很容易理解了)。

  用法举例,构建Bitmap对象时,会用到BitmapConfig类图像格式对象,如:


Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(width, height,Bitmap.Config.RGB_565)


  下面来看各种类型图像之间的转换都有哪些方法、差异及共同点。

  1、YUV转JPG

  查阅到的资料大部分是把Yuv图像数据通过数学运算得到每个像素点的RGB编码,存入Bitmap对象,再调用Bitmap类自带的压缩方法生成JPG图片。这种方法效率极低,一张480x320分辨率的图片有20万个字节,因此运算需要经过20万次循环。其实android.graphics包下面有一个YuvImage类,可以将数据直接导入:

YuvImage image = new YuvImage(data, ImageFormat.NV21, IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT, null);
  前面两个参数决定了数据源与图像格式,后面单个参数就不解释了。

  而YuvImage类正好有一个compressToJPEG(Rect rect, int i, OutputStream)方法,可以直接将数据保存在JPG文件的输出流中。

  2、PNG转Bitmap
 

byte[] data = null;
 File pngImage = null;
 BufferedOutputStream stream = null;
 try {
   pngImage = new File(outputFile); //outputFile为png图像名称
   FileOutputStream fstream = new FileOutputStream(pngImage);
   stream = new BufferedOutputStream(fstream);
   stream.write(data);
 } catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
 } finally {
   if (stream != null) {
     try {
     stream.close();
     } catch (IOException e) {
       e.printStackTrace();
     }
   }
 }
 Bitmap bitmap=BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length);

  如果通过资源(drawable)的形式,那就方便地多,只需要一句话。


Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.icon);


  虽然没有华丽的算法,但效果不错哦,就是想改变图像属性时得另外实现。

  3、ARGB转Bitmap

 Bitmap bitmapOrg = BitmapFactory.decodeByteArray(rawData, 0, rawData.length); 
 Bitmap bitmapNew = bitmapOrg.copy(Config.ARGB_8888, true); 
 if(bitmapNew == null) 
   return;
 for(int i = 0;i<bitmapNew.getWidth();i++) 
 { 
   for(int j =0;j<bitmapNew.getHeight();j++) 
   { 
     int col = bitmapNew.getPixel(i, j); 
     int alpha = col&0xFF000000; 
     int red = (col&0x00FF0000)>>16; 
     int green = (col&0x0000FF00)>>8; 
     int blue = (col&0x000000FF); 
     int gray = (int)((float)red*0.3+(float)green*0.59+(float)blue*0.11); 
     int newColor = alpha|(gray<<16)|(gray<<8)|gray; 
   } 
 } 
 sendMsg(bitmapNew); 
 File file = new File(Environment.getExternalStorageDirectory()+File.separator+"gray"+number+".jpg"); 
 OutputStream out; 
 try { 
   out = new FileOutputStream(file); 
   if(bitmapNew.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, out)) 
   out.close(); 
 } catch (FileNotFoundException e) { 
   e.printStackTrace(); 
 } catch (IOException e) { 
   e.printStackTrace(); 
 } 

      以上全部内容就是在Android程序开发过程中处理图像格式类及图像转换的方法,需要注意的是,在代码中做了灰度处理,若想得到彩色图,分别对Bitmap图像R、G、B三通道赋值。希望大家能够喜欢。

 类似资料:
  • CodeIgniter 的图像处理类可以使你完成以下的操作: 调整图像大小 创建缩略图 图像裁剪 图像旋转 添加图像水印 可以很好的支持三个主流的图像库:GD/GD2, NetPBM, 和 ImageMagick。 注意: 添加水印操作仅仅在使用GD/GD2时可用。另外,即使支持其他的图像处理库,但是为了计算图像的属性,GD是必需的。然而,将使用你制定的库来进行图像处理操作。 初始化类 像 Cod

  • CodeIgniter 的图像处理类可以使你完成以下的操作: 调整图像大小 创建缩略图 图像裁剪 图像旋转 添加图像水印 可以很好的支持三个主流的图像库:GD/GD2、NetPBM 和 ImageMagick 。 注解 添加水印操作仅仅在使用 GD/GD2 时可用。另外,即使支持其他的图像处理库, 但是为了计算图像的属性,GD 仍是必需的。然而在进行图像处理操作时, 还是会使用你指定的库。 初始化

  • SimplePie是一个开源RSS解析器。显然,SimplePie可以缓存它处理的RSS提要中的图像。但我不知道如何理解这些文档。 示例代码如下所示 但是handler_image不是一个简单的文件。然而,随着时间的推移,在下载了各种黑客和加载项后,我最终得到了一个名为handler_image.php.的文件。这实际上是文件中包含的所有代码- 它没有任何作用。 我试图用timthumb.php代

  • 大多数图像处理和操作技术可以使用两个库进行有效的处理:Python Imaging Library (PIL) 和 OpenSource Computer Vision (OpenCV)。 下面来简单介绍一下这两个库。 Python 图像库 Python 图像库, 全称为 Python Imaging Library,简称PIL,是Python图像操作的核心库之一。遗憾的是,PIL 的开发工作已经

  • Tensorflow封装了很多图像处理的操作,包括读取图像、图像处理、写图像到文件等等。在批量处理图像时,Tensorflow要求所有的图像都要有相同的Size,即$$(height,width,channels)$$。 读取图像 %matplotlib inline import tensorflow as tf import numpy as np #mil.use('svg') mil.us

  • 安装扩展 使用Composer安装ThinkPHP5的图像处理类库: composer require topthink/think-image 图像操作 下面来看下图像操作类的基础方法。 打开图像文件 假设当前入口文件目录下面有一个image.png文件,如图所示: 使用open方法打开图像文件进行相关操作: $image = \think\Image::open('./image.png');