简介

由于工作原因，boss下达的任务就大概说了对图片进行压缩寻找比较合理的方式，还举了一个项目中的坑，就是系统原生的Bitmap.compress设置质量参数为100生成图片会变大的坑。所以我打算用一点时间研究研究Bitmap在内存和外存中的情况。首先需要对图片进行压缩，大家都知道图片是Android里面一个大坑，具体的问题有:

OOM，一不留神就用OOM来冲冲喜，所以网上就有了很多解决oom问题的建议，但是由于网友的水平不一也导致建议参差不齐。（内存）
图片压缩再加载失真严重，或者压缩率不够达不到项目要求的效果。（外存）
那我今天就要解决的就是通过今天查阅的资料和自己的判断，还有实践归档一下图片在Android上的问题。并且给出自己解决图片压缩问题的解决方案和实际操作。

1、为什么Android上的图片就不如IOS上的？

libjpeg是广泛使用的开源JPEG图像库，安卓也依赖libjpeg来压缩图片。但是安卓并不是直接封装的libjpeg，而是基于了另一个叫Skia的开源项目来作为的图像处理引擎。Skia是谷歌自己维护着的一个大而全的引擎，各种图像处理功能均在其中予以实现，并且广泛的应用于谷歌自己和其它公司的产品中（如：Chrome、Firefox、 Android等）。Skia对libjpeg进行了良好的封装，基于这个引擎可以很方便为操作系统、浏览器等开发图像处理功能。

libjpeg在压缩图像时，有一个参数叫optimize_coding，关于这个参数，libjpeg.doc有如下解释：如果设置optimize_coding为TRUE，将会使得压缩图像过程中基于图像数据计算哈弗曼表（关于图片压缩中的哈弗曼表，请自行查阅相关资料），由于这个计算会显著消耗空间和时间，默认值被设置为FALSE。

谷歌的Skia项目工程师们最终没有设置这个参数，optimize_coding在Skia中默认的等于了FALSE，这就意味着更差的图片质量和更大的图片文件，而压缩图片过程中所耗费的时间和空间其实反而是可以忽略不计的。那么，这个参数的影响究竟会有多大呢？经我们实测，使用相同的原始图片，分别设置optimize_coding=TRUE和FALSE进行压缩，想达到接近的图片质量（用Photoshop 放大到像素级逐块对比），FALSE时的图片大小大约是TRUE时的5-10倍。换句话说，如果我们想在FALSE和TRUE时压缩成相同大小的JPEG 图片，FALSE的品质将大大逊色于TRUE的（虽然品质很难量化，但我们不妨说成是差5-10倍）。

什么意思呢？意思就是现在设备发达啦，是时候将optimize_coding设置成true了，但是问题来了，Android系统代码对于APP来说修改不了，我们有没有什么办法将这个参数进行设置呢？答案肯定是有的，那就是自己使用自己的so库，不用系统的不就完了。

分析源码
Android系统集成了这个库，但是参数没设置好，咱也不明白为啥Android就是不改…

那我们就从Bitmap.compress这个方法说起

public boolean compress (Bitmap.CompressFormat format, int quality, OutputStream stream)

这个方法进行质量压缩，而且可能失去alpha精度

public boolean compress(CompressFormat format, int quality, OutputStream stream) {
        checkRecycled("Can't compress a recycled bitmap");
        // do explicit check before calling the native method
        if (stream == null) {
            throw new NullPointerException();
        }
        if (quality < 0 || quality > 100) {
            throw new IllegalArgumentException("quality must be 0..100");
        }
        return nativeCompress(mNativeBitmap, format.nativeInt, quality,
                              stream, new byte[WORKING_COMPRESS_STORAGE]);
    }

我们看到quality只能是0-100的值

static bool Bitmap_compress(JNIEnv* env, jobject clazz, SkBitmap* bitmap,
                            int format, int quality,
                            jobject jstream, jbyteArray jstorage) {
    SkImageEncoder::Type fm;  //创建类型变量
    //将java层类型变量转换成Skia的类型变量
    switch (format) {
    case kJPEG_JavaEncodeFormat:
        fm = SkImageEncoder::kJPEG_Type;
        break;
    case kPNG_JavaEncodeFormat:
        fm = SkImageEncoder::kPNG_Type;
        break;
    case kWEBP_JavaEncodeFormat:
        fm = SkImageEncoder::kWEBP_Type;
        break;
    default:
        return false;
    }
    //判断当前bitmap指针是否为空
    bool success = false;
    if (NULL != bitmap) {
        SkAutoLockPixels alp(*bitmap);

        if (NULL == bitmap->getPixels()) {
            return false;
        }

    //创建SkWStream变量用于将压缩后的图片数据输出
        SkWStream* strm = CreateJavaOutputStreamAdaptor(env, jstream, jstorage);
        if (NULL == strm) {
            return false;
        }
    //根据编码类型，创建SkImageEncoder变量，并调用encodeStream对bitmap
    //指针指向的图片数据进行编码，完成后释放资源。
        SkImageEncoder* encoder = SkImageEncoder::Create(fm);
        if (NULL != encoder) {
            success = encoder->encodeStream(strm, *bitmap, quality);
            delete encoder;
        }
        delete strm;
    }
    return success;
}

利用流和byte数组生成SkJavaOutputStream对象

SkWStream* CreateJavaOutputStreamAdaptor(JNIEnv* env, jobject stream, jbyteArray storage) {
    static bool gInited;
    if (!gInited) {
        gInited = true;
    }
    return new SkJavaOutputStream(env, stream, storage);
}
bool SkImageEncoder::encodeStream(SkWStream* stream, const SkBitmap& bm,
                                  int quality) {
    quality = SkMin32(100, SkMax32(0, quality));
    return this->onEncode(stream, bm, quality);
}

在SkImageEncoder中定义如下：

/**
 * Encode bitmap 'bm' in the desired format, writing results to
 * stream 'stream', at quality level 'quality' (which can be in
 * range 0-100).
 *
 * This must be overridden by each SkImageEncoder implementation.
 */
virtual bool onEncode(SkWStream* stream, const SkBitmap& bm, int quality) = 0;

但是总体来说，Android是使用skia库的，我们同样在源码目录下也能找到对应位置：

external\skia

同样我们观察一个现象：

就是在SkImageEncoder中定义的onEncode函数，是个virtual的，那我们应该把她所有的实现类都找出来。

class SkKTXImageEncoder : public SkImageEncoder {}
class SkImageEncoder_CG : public SkImageEncoder {}
class SkPNGImageEncoder : public SkImageEncoder {}
class SkWEBPImageEncoder : public SkImageEncoder {}
class SkImageEncoder_WIC : public SkImageEncoder {}
class SkARGBImageEncoder : public SkImageEncoder {}

这么多类实现了这个接口而且他们都有个共同的路径：

\external\skia\src\images
那我们就看看SkPNGImageEncoder中的onEncode方法是什么样子

class SkJPEGImageEncoder : public SkImageEncoder {
protected:
    virtual bool onEncode(SkWStream* stream, const SkBitmap& bm, int quality) {
#ifdef TIME_ENCODE
        SkAutoTime atm("JPEG Encode");
#endif

        SkAutoLockPixels alp(bm);
        if (NULL == bm.getPixels()) {
            return false;
        }

        jpeg_compress_struct    cinfo;//申请并初始化jpeg压缩对象，同时要指定错误处理器
        skjpeg_error_mgr        sk_err;// 声明错误处理器，并赋值给jcs.err域
        skjpeg_destination_mgr  sk_wstream(stream);

        // allocate these before set call setjmp
        SkAutoMalloc    oneRow;
        SkAutoLockColors ctLocker;

        cinfo.err = jpeg_std_error(&sk_err);
        sk_err.error_exit = skjpeg_error_exit;
        if (setjmp(sk_err.fJmpBuf)) {
            return false;
        }

        // Keep after setjmp or mark volatile.
        const WriteScanline writer = ChooseWriter(bm);
        if (NULL == writer) {
            return false;
        }

        jpeg_create_compress(&cinfo);
        cinfo.dest = &sk_wstream;
        cinfo.image_width = bm.width();
        cinfo.image_height = bm.height();
        cinfo.input_components = 3;
#ifdef WE_CONVERT_TO_YUV
        cinfo.in_color_space = JCS_YCbCr;
#else
        cinfo.in_color_space = JCS_RGB;
#endif
        cinfo.input_gamma = 1;
    /**
    jpeg_set_defaults函数一定要等设置好图像宽、高、色彩通道数计色彩空间四个参数后才能调用，
    因为这个函数要用到这四个值，调用jpeg_set_defaults函数后，jpeglib库采用默认的设置对图像进行压缩，
    如果需要改变设置，如压缩质量，调用这个函数后，可以调用其它设置函数，如jpeg_set_quality函数。
    其实图像压缩时有好多参数可以设置，但大部分我们都用不着设置，只需调用jpeg_set_defaults函数值为默认值即可。
    */
        jpeg_set_defaults(&cinfo);
        jpeg_set_quality(&cinfo, quality, TRUE /* limit to baseline-JPEG values */);//给cinfo中设置quality
#ifdef DCT_IFAST_SUPPORTED
        cinfo.dct_method = JDCT_IFAST;
#endif


    /*
    上面的工作准备完成后，就可以压缩了，压缩过程非常简单，首先调用jpeg_start_compress，然后可以对每一行进行压缩，
    也可以对若干行进行压缩，甚至可以对整个的图像进行一次压缩，压缩完成后，记得要调用jpeg_finish_compress函数
    */

        jpeg_start_compress(&cinfo, TRUE);//设置开始压缩的必要天剑

        const int       width = bm.width();
        uint8_t*        oneRowP = (uint8_t*)oneRow.reset(width * 3);

        const SkPMColor* colors = ctLocker.lockColors(bm);
        const void*      srcRow = bm.getPixels();
        //下面是对每一行进行压缩
        while (cinfo.next_scanline < cinfo.image_height) {
            JSAMPROW row_pointer[1];    //一行位图

            writer(oneRowP, srcRow, width, colors);
            row_pointer[0] = oneRowP;
            (void) jpeg_write_scanlines(&cinfo, row_pointer, 1);//向压缩容器中写数据
            srcRow = (const void*)((const char*)srcRow + bm.rowBytes());
        }
        //最后就是释放压缩工作过程中所申请的资源了，主要就是jpeg压缩对象
        jpeg_finish_compress(&cinfo);
        jpeg_destroy_compress(&cinfo);

        return true;
    }
};

里面牵扯到JCS_RGB，JCS_YCbCr

Definition

source

00206 typedef enum {
00207         JCS_UNKNOWN,            /* error/unspecified */
00208         JCS_GRAYSCALE,          /* monochrome */
00209         JCS_RGB,                /* red/green/blue */
00210         JCS_YCbCr,              /* Y/Cb/Cr (also known as YUV) */
00211         JCS_CMYK,               /* C/M/Y/K */
00212         JCS_YCCK                /* Y/Cb/Cr/K */
00213 } J_COLOR_SPACE;
//Definition at line 206 of file jpeglib.h.

而且我们看出来里面使用：

00217 typedef enum {
00218         JDCT_ISLOW,             /* slow but accurate integer algorithm */
00219         JDCT_IFAST,             /* faster, less accurate integer method */
00220         JDCT_FLOAT              /* floating-point: accurate, fast on fast HW */
00221 } J_DCT_METHOD;

一种快但是不精准的方法进行变换。按照网上有关基友的说法：

1.Skia默认先将图片转为YUV444格式，再进行编码（WE_CONVERT_TO_YUV宏默认打开状态，否则就是先转为RGB888格式，再传入Jpeg编码时转YUV）
2.默认使用JDCT_IFAST方法做傅立叶变换，很明显会造成一定的图片质量损失（即使quality设成100也存在，是计算精度的问题）
jpeg_start_compress:

看文档还是这只一些安全检查所需要的参数为压缩做准备

/*
 * Compression initialization.
 * Before calling this, all parameters and a data destination must be set up.
 *
 * We require a write_all_tables parameter as a failsafe check when writing
 * multiple datastreams from the same compression object.  Since prior runs
 * will have left all the tables marked sent_table=TRUE, a subsequent run
 * would emit an abbreviated stream (no tables) by default.  This may be what
 * is wanted, but for safety's sake it should not be the default behavior:
 * programmers should have to make a deliberate choice to emit abbreviated
 * images.  Therefore the documentation and examples should encourage people
 * to pass write_all_tables=TRUE; then it will take active thought to do the
 * wrong thing.
 */

jpeg_start_compress (j_compress_ptr cinfo, boolean write_all_tables)
{
  if (cinfo->global_state != CSTATE_START)
    ERREXIT1(cinfo, JERR_BAD_STATE, cinfo->global_state);

  if (write_all_tables)
    jpeg_suppress_tables(cinfo, FALSE); /* mark all tables to be written */

  /* (Re)initialize error mgr and destination modules */
  (*cinfo->err->reset_error_mgr) ((j_common_ptr) cinfo);
  (*cinfo->dest->init_destination) (cinfo);
  /* Perform master selection of active modules */
  jinit_compress_master(cinfo);
  /* Set up for the first pass */
  (*cinfo->master->prepare_for_pass) (cinfo);
  /* Ready for application to drive first pass through jpeg_write_scanlines
   * or jpeg_write_raw_data.
   */
  cinfo->next_scanline = 0;
  cinfo->global_state = (cinfo->raw_data_in ? CSTATE_RAW_OK : CSTATE_SCANNING);
}

至此压缩就完成了，我们也就看出Android系统是通过libjpeg进行压缩的。

但是Android集成的libjpeg和我们使用的也有一些不一样，所以我建议使用自己编译so进行操作，这样可以根据我们需求来定制参数达到更好的符合我们项目的目的。

小结：

我们已经知道Android系统中是使用skia库进行压缩的，skia库中又是使用其他开元库进行压缩对于jpg的压缩就是使用libjpeg这个库。

2、Android中有图片所占内存因素分析

有个大仙分析的很好借用成果

我们经常因为图片太大导致oom，但是很多小伙伴，只是借鉴网上的建议和方法，并不知道原因，那么我们接下来就大致分析一下图片在Android中加载由那些因素决定呢？

getByteCount()：表示存储bitmap像素所占内存

public final int getByteCount() {
    return getRowBytes() * getHeight();
}

getAllocationByteCount():返回bitmap所占像素已经分配的大小

如果一个bitmap被复用更小尺寸的bitmap编码，或者手工重新配置。那么实际尺寸可能偏小。具体看reconfigure(int, int, Config), setWidth(int), setHeight(int), setConfig(Bitmap.Config), and BitmapFactory.Options.inBitmap.如果不牵扯复用否是新产生的，纳闷就和getByteContent()相同。

这个值在bitmap生命周期内不会改变

所以从代码看mBuffer.length就是缓冲区真是长度

public final int getAllocationByteCount() {
    if (mBuffer == null) {
        //mBuffer 代表存储 Bitmap 像素数据的字节数组。
        return getByteCount();
    }
    return mBuffer.length;
}

然后我们看看占用内存如何计算的

Bitamp 占用内存大小 = 宽度像素 x （inTargetDensity / inDensity） x 高度像素 x （inTargetDensity / inDensity）x 一个像素所占的内存

那么一个像素占用的内存多大呢？这个就和配置的规格有关系

SkBitmap.cpp

static int SkColorTypeBytesPerPixel(SkColorType ct) {
   static const uint8_t gSize[] = {
    0,  // Unknown
    1,  // Alpha_8
    2,  // RGB_565
    2,  // ARGB_4444
    4,  // RGBA_8888
    4,  // BGRA_8888
    1,  // kIndex_8
  };

常用的就是RGBA_8888也就是一个像素占用四个字节大小

ARGB_8888：每个像素占四个字节，A、R、G、B 分量各占8位，是 Android 的默认设置；
RGB_565：每个像素占两个字节，R分量占5位，G分量占6位，B分量占5位；
ARGB_4444：每个像素占两个字节，A、R、G、B分量各占4位，成像效果比较差；
Alpha_8: 只保存透明度，共8位，1字节；

于此同时呢，在BitmapFactory 的内部类 Options 有两个成员变量 inDensity 和 inTargetDensity其中inDensity 就 Bitmap 的像素密度，也就是 Bitmap 的成员变量 mDensity默认是设备屏幕的像素密度，可以通过 Bitmap#setDensity(int) 设置inTargetDensity 是图片的目标像素密度，在加载图片时就是 drawable 目录的像素密度
当资源加载的时候会进行这两个值的初始化调用的是 BitmapFactory#decodeResource 方法，内部调用的是 decodeResourceStream 方法

public static Bitmap decodeResourceStream(Resources res, TypedValue value,
          InputStream is, Rect pad, Options opts) {
      //实际上，我们这里的opts是null的，所以在这里初始化。
      /**
      public Options() {
        inDither = false;
        inScaled = true;
        inPremultiplied = true;
      }
      */
      if (opts == null) {
          opts = new Options();
      }

      if (opts.inDensity == 0 && value != null) {
          final int density = value.density;
          if (density == TypedValue.DENSITY_DEFAULT) {
              opts.inDensity = DisplayMetrics.DENSITY_DEFAULT;
          } else if (density != TypedValue.DENSITY_NONE) {
              opts.inDensity = density;//这里density的值如果对应资源目录为hdpi的话，就是240
          }
      }
      //请注意，inTargetDensity就是当前的显示密度，比如三星s6时就是640
      if (opts.inTargetDensity == 0 && res != null) {
          opts.inTargetDensity = res.getDisplayMetrics().densityDpi;
      }

      return decodeStream(is, pad, opts);
  }

会根据设备屏幕像素密度到对应 drawable 目录去寻找图片，这个时候 inTargetDensity/inDensity = 1，图片不会做缩放，宽度和高度就是图片原始的像素规格，如果没有找到，会到其他 drawable 目录去找，这个时候 drawable 的屏幕像素密度就是 inTargetDensity，会根据 inTargetDensity/inDensity 的比例对图片的宽度和高度进行缩放。

所以归结上面影响图片内存的原因有：

色彩格式，前面我们已经提到，如果是 ARGB8888 那么就是一个像素4个字节，如果是 RGB565 那就是2个字节
原始文件存放的资源目录
目标屏幕的密度
图片本身的大小

3、图片的几种压缩办法

质量压缩
注意这种方式，是通过改变alpha通道，改变色彩度等方式达到压缩图片的目的，压缩使得存储大小变小，但是并不改变加载到内存的大小，也就是说，如果你从1M压缩到了1K，解压缩出来在内存中大小还是1M。而且有个很坑的问题，就是如果设置quality=100，这个图片存储大小会增大，而且会小幅度失真。具体原因，我在上面分析源码的时候还没仔细研究，初步判断可能是利用傅里叶变换导致。
public boolean compress (Bitmap.CompressFormat format, int quality, OutputStream stream)
尺寸压缩
尺寸压缩在使用的时候BitmapFactory.Options 类型的参数当置 BitmapFactory.Options.inJustDecodeBounds=true只读取图片首行宽高等信息，并不会将图片加载到内存中。设置 BitmapFactory.Options 的 inSampleSize 属性可以真实的压缩 Bitmap 占用的内存，加载更小内存的 Bitmap。设置 inSampleSize 之后，Bitmap 的宽、高都会缩小 inSampleSize 倍。inSampleSize 比1小的话会被当做1，任何 inSampleSize 的值会被取接近2的幂值
色彩模式压缩
也就是我们在色彩模式上进行变换，通过设置通过 BitmapFactory.Options.inPreferredConfig改变不同的色彩模式，使得每个像素大小改变，从而图片大小改变
Matrix 矩阵变换
使用:

int bitmapWidth = bitmap.getWidth();
int bitmapHeight = bitmap.getHeight();
Matrix matrix = new Matrix();
float rate = computeScaleRate(bitmapWidth, bitmapHeight);
matrix.postScale(rate, rate);
Bitmap result = Bitmap.createBitmap(bitmap, 0, 0, bitmapWidth, bitmapHeight, matrix, true);

其实这个操作并不是节省内存，他只是结合我们对尺寸压缩进行补充，我们进行尺寸压缩之后难免不会满足我们对尺寸的要求，所以我们就借助Matrix进行矩阵变换，改变图片的大小。

Bitmap#createScaledBitmap
这个也是和Matrix一个道理，都是进行缩放。不改变内存。

4、图片压缩的最终解决方案

我们通过上面的总结我们归纳出，图片的压缩目的有两种：

压缩内存，防止产生OOM
压缩存储空间，目的节约空间，但是解压到内存中大小不变。还是原来没有压缩图片时候的大小。
那么我们应该怎么压缩才合理呢，其实这个需要根据需求来定，可能有人就会说我说的是废话，但是事实如此。我提供一些建议：
使用libjpeg开源项目，不使用Android集成的libjpeg，因为我们可以根据需要修改参数，更符合我们项目的效果。
合理通过尺寸变换和矩阵变换在内存上优化。
对不同屏幕分辨率的机型压缩进行压缩的程度不一样。
那么我们就开始我们比较难的一个环节就是集成开源库。

5、编译libjpeg生成so库

libjpeg项目下载地址

首先确保我们安装了ndk环境，不管是Linux还是windows还是macOs都可以编译，只要我们有NDK，我们必须知道我们NDK能够使用，并且可以调用到我们ndk里面的工具，这就要求我们要配置环境变量，当然Linux和windows不一样，macOS由于我这种穷逼肯定买不起所以我也布吉岛怎么弄。但是思想就是要能用到ndk工具

windows是在我们环境变量中进行配置

Linux呢

echo "export ANDROID_HOME='Your android ndk path'" >> ~/.bash_profile
source ~/.bash_profile

当然Linux还可以写.sh来个脚本岂不更好

NDK=/opt/ndk/android-ndk-r12b/
PLATFORM=$NDK/platforms/android-15/arch-arm/
PREBUILT=$NDK/toolchains/arm-linux-androideabi-4.9/prebuilt/linux-x86/
CC=$PREBUILT/bin/arm-linux-androideabi-gcc
./configure --prefix=/home/linc/jpeg-9b/jni/dist --host=arm CC="$CC --sysroot=$PLATFORM"

最执行写的.sh

这个脚本是根据config文件写的，那里面有我们需要的参数还有注释，所以我们要能看懂那个才可以。一般情况出了问题我们在研究那个吧
引荐大牛方法

构建libjpeg-turbo.so

cd ../libjpeg-turbo-android/libjpeg-turbo/jni
ndk-build APP_ABI=armeabi-v7a,armeabi

这个时候就可以得到libjpegpi.so在…/libjpeg-turbo-android/libjpeg-turbo/libs/armeabi和armeabi-v7a目录下

复制我们的libjpegpi.so到 …/bither-android-lib/libjpeg-turbo-android/use-libjpeg-turbo-android/jni

cd ../bither-android-lib/libjpeg-turbo-android/use-libjpeg-turbo-android/jni
ndk-build

得到 libjpegpi.so and libpijni.so

jni使用的时候一定java的类名要和jni里面方法前面的单词要对上

 static {

    System.loadLibrary("jpegpi");

    System.loadLibrary("pijni");

 }

所以如果不改项目的话类名必须为com.pi.common.util.NativeUtil

6、库函数的介绍

net.bither.util.NativeUtil：

package net.bither.util;

import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;

import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.Bitmap.Config;
import android.graphics.BitmapFactory;
import android.graphics.Canvas;
import android.graphics.Matrix;
import android.graphics.Rect;
import android.media.ExifInterface;
import android.util.Log;

public class NativeUtil {
    private static String Tag = NativeUtil.class.getSimpleName();

    private static int DEFAULT_QUALITY = 95;

    /**
     * @Description: JNI基本压缩
     * @param bit
     *            bitmap对象
     * @param fileName
     *            指定保存目录名
     * @param optimize
     *            是否采用哈弗曼表数据计算 品质相差5-10倍
     * @author XiaoSai
     * @date 2016年3月23日 下午6:32:49
     * @version V1.0.0
     */
    public static void compressBitmap(Bitmap bit, String fileName, boolean optimize) {
        saveBitmap(bit, DEFAULT_QUALITY, fileName, optimize);
    }

    /**
     * @Description: 通过JNI图片压缩把Bitmap保存到指定目录
     * @param image
     *            bitmap对象
     * @param filePath
     *            要保存的指定目录
     * @author XiaoSai
     * @date 2016年3月23日 下午6:28:15
     * @version V1.0.0
     */
    public static void compressBitmap(Bitmap image, String filePath) {
        // 最大图片大小 150KB
        int maxSize = 150;
        // 获取尺寸压缩倍数
        int ratio = NativeUtil.getRatioSize(image.getWidth(),image.getHeight());
        // 压缩Bitmap到对应尺寸
        Bitmap result = Bitmap.createBitmap(image.getWidth() / ratio,image.getHeight() / ratio,Config.ARGB_8888);
        Canvas canvas = new Canvas(result);
        Rect rect = new Rect(0, 0, image.getWidth() / ratio, image.getHeight() / ratio);
        canvas.drawBitmap(image,null,rect,null);
        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
        // 质量压缩方法，这里100表示不压缩，把压缩后的数据存放到baos中
        int options = 100;
        result.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos);
        // 循环判断如果压缩后图片是否大于100kb,大于继续压缩
        while (baos.toByteArray().length / 1024 > maxSize) {
            // 重置baos即清空baos
            baos.reset();
            // 每次都减少10
            options -= 10;
            // 这里压缩options%，把压缩后的数据存放到baos中
            result.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos);
        }
        // JNI保存图片到SD卡 这个关键
        NativeUtil.saveBitmap(result, options, filePath, true);
        // 释放Bitmap
        if (!result.isRecycled()) {
            result.recycle();
        }
    }

    /**
     * @Description: 通过JNI图片压缩把Bitmap保存到指定目录
     * @param curFilePath
     *            当前图片文件地址
     * @param targetFilePath
     *            要保存的图片文件地址
     * @author XiaoSai
     * @date 2016年9月28日 下午17:43:15
     * @version V1.0.0
     */
    public static void compressBitmap(String curFilePath, String targetFilePath,int maxSize) {
        //根据地址获取bitmap
        Bitmap result = getBitmapFromFile(curFilePath);
        if(result==null){
            Log.i(Tag,"result is null");
            return;
        }
        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
        // 质量压缩方法，这里100表示不压缩，把压缩后的数据存放到baos中
        int quality = 100;
        result.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, quality, baos);
        // 循环判断如果压缩后图片是否大于100kb,大于继续压缩
        while (baos.toByteArray().length / 1024 > maxSize) {
            // 重置baos即清空baos
            baos.reset();
            // 每次都减少10
            quality -= 10;
            // 这里压缩quality，把压缩后的数据存放到baos中
            result.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, quality, baos);
        }
        // JNI保存图片到SD卡 这个关键
        NativeUtil.saveBitmap(result, quality, targetFilePath, true);
        // 释放Bitmap
        if (!result.isRecycled()) {
            result.recycle();
        }

    }

    /**
     * 计算缩放比
     * @param bitWidth 当前图片宽度
     * @param bitHeight 当前图片高度
     * @return int 缩放比
     * @author XiaoSai
     * @date 2016年3月21日 下午3:03:38
     * @version V1.0.0
     */
    public static int getRatioSize(int bitWidth, int bitHeight) {
        // 图片最大分辨率
        int imageHeight = 1280;
        int imageWidth = 960;
        // 缩放比
        int ratio = 1;
        // 缩放比,由于是固定比例缩放，只用高或者宽其中一个数据进行计算即可
        if (bitWidth > bitHeight && bitWidth > imageWidth) {
            // 如果图片宽度比高度大,以宽度为基准
            ratio = bitWidth / imageWidth;
        } else if (bitWidth < bitHeight && bitHeight > imageHeight) {
            // 如果图片高度比宽度大，以高度为基准
            ratio = bitHeight / imageHeight;
        }
        // 最小比率为1
        if (ratio <= 0)
            ratio = 1;
        return ratio;
    }

    /**
     * 通过文件路径读获取Bitmap防止OOM以及解决图片旋转问题
     * @param filePath
     * @return
     */
    public static Bitmap getBitmapFromFile(String filePath){
        BitmapFactory.Options newOpts = new BitmapFactory.Options();
        newOpts.inJustDecodeBounds = true;//只读边,不读内容  
        BitmapFactory.decodeFile(filePath, newOpts);
        int w = newOpts.outWidth;
        int h = newOpts.outHeight;
        // 获取尺寸压缩倍数
        newOpts.inSampleSize = NativeUtil.getRatioSize(w,h);
        newOpts.inJustDecodeBounds = false;//读取所有内容
        newOpts.inDither = false;
        newOpts.inPurgeable=true;//不采用抖动解码
        newOpts.inInputShareable=true;//表示空间不够可以被释放，在5.0后被释放
//      newOpts.inTempStorage = new byte[32 * 1024];
        Bitmap bitmap = null;
        FileInputStream fs = null;
        try {
            fs = new FileInputStream(new File(filePath));
        } catch (FileNotFoundException e) {
            Log.i(Tag,"bitmap   :"+e.getStackTrace());
            e.printStackTrace();
        }
        try {
            if(fs!=null){
                bitmap = BitmapFactory.decodeFileDescriptor(fs.getFD(),null,newOpts);

                //旋转图片
                int photoDegree = readPictureDegree(filePath);
                if(photoDegree != 0){
                    Matrix matrix = new Matrix();
                    matrix.postRotate(photoDegree);
                    // 创建新的图片
                    bitmap = Bitmap.createBitmap(bitmap, 0, 0,
                            bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight(), matrix, true);
                }
            }else{
                Log.i(Tag,"fs   :null");
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally{
            if(fs!=null) {
                try {
                    fs.close();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
        return bitmap;
    }

    /**
     *
     * 读取图片属性：旋转的角度
     * @param path 图片绝对路径
     * @return degree旋转的角度
     */

    public static int readPictureDegree(String path) {
        int degree = 0;
        try {
            ExifInterface exifInterface = new ExifInterface(path);
            int orientation = exifInterface.getAttributeInt(
                    ExifInterface.TAG_ORIENTATION,
                    ExifInterface.ORIENTATION_NORMAL);
            switch (orientation) {
                case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_90:
                    degree = 90;
                    break;
                case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_180:
                    degree = 180;
                    break;
                case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_270:
                    degree = 270;
                    break;
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return degree;
    }

    /**
     * 调用native方法
     * @Description:函数描述
     * @param bit
     * @param quality
     * @param fileName
     * @param optimize
     * @author XiaoSai
     * @date 2016年3月23日 下午6:36:46
     * @version V1.0.0
     */
    private static void saveBitmap(Bitmap bit, int quality, String fileName, boolean optimize) {
        compressBitmap(bit, bit.getWidth(), bit.getHeight(), quality, fileName.getBytes(), optimize);
    }

    /**
     * 调用底层 bitherlibjni.c中的方法
     * @Description:函数描述
     * @param bit
     * @param w
     * @param h
     * @param quality
     * @param fileNameBytes
     * @param optimize
     * @return
     * @author XiaoSai
     * @date 2016年3月23日 下午6:35:53
     * @version V1.0.0
     */
    private static native String compressBitmap(Bitmap bit, int w, int h, int quality, byte[] fileNameBytes,
                                                boolean optimize);
    /**
     * 加载lib下两个so文件
     */
    static {
        System.loadLibrary("jpegbither");
        System.loadLibrary("bitherjni");
    }

}

所以我们最后的核心就是使用saveBitmap就会将图片压缩并且保存在sd卡上。而且我们获取图片的时候也对内存做了判断，防止产生OOM

7、压缩结果

下面第一张图5M，第二张图是140k，但是我截图看上去效果差不多。看下效果：

原创作者：我叫王菜鸟，原文链接：https://www.jianshu.com/p/072b6defd938

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