android压缩数据

㈠ 安卓怎么安装压缩文件格式软件

1、首先下载手机端的解压工具ZArchiver，下载地址:http://shouji..com/soft/item?docid=6503985&from=web_alad_6

2、安装完成后，软件界面如图所示，确认安装正确。软件会自动显示所有的文件目录。

㈡ 可以自定义大小和像素来进行图片压缩的Android压缩库

老规矩 先上依赖

Add it in your root build.gradle at the end of repositories:

allprojects {

        repositories {

                ...   

                maven { url 'https://jitpack.io' }

        }

}

dependencies {

            implementation 'com.github.asnhkl1:X-CompressImage:1.0.1'

    }

背景：

对于一些需要对图片进行定制化压缩的场景，如必须图片必须多少多少K以下，或者分辨率有要求的场景。开发此库。

你可以这样用：

CompressConfig  为建造模式去设置参数

CompressConfig compressConfig = CompressConfig.builder()

                .setUnCompressMinPixel(1000) // 最小像素不压缩，默认值：1000

                .setUnCompressNormalPixel(2000) // 标准像素不压缩，默认值：2000

                .setMaxPixel(1200) // 长或宽不超过的最大像素 (单位px)，默认值：1200

                .setMaxSize(200 * 1024) // 压缩到的最大大小 (单位B)，默认值：200 * 1024 = 200KB

                .enablePixelCompress(true) // 是否启用像素压缩，默认值：true

                .enableQualityCompress(true) // 是否启用质量压缩，默认值：true

                .enableReserveRaw(false) // 是否保留源文件，默认值：true

                .setCacheDir(path) // 压缩后缓存图片路径，默认值：Constants.COMPRESS_CACHE

                .setShowCompressDialog(true) // 是否显示压缩进度条，默认值：false

                .create();

如果你仅仅只是压缩图片  我们给有默认的参数使用getDefaultConfig()

        this.unCompressMinPixel =1000;

        this.unCompressNormalPixel =2000;

        this.maxPixel =1200;

        this.maxSize =204800;

        this.enablePixelCompress =true;

        this.enableQualityCompress =true;

        this.enableReserveRaw =true;

下边就是使用了 。很简单 ，传参加回调

     CompressImageManager.build(this,compressConfig, photos, new CompressImage.CompressListener() {

            @Override

            public void onCompressSuccess(ArrayList<Photo> var1) {

                Log.i("imageCompress","success");

              //do what you want to do

            }

            @Override

            public void onCompressFailed(ArrayList<Photo> var1, String var2) {

                Log.e("imageCompress","false",null);

            }

        }).compress();

git 地址：https://github.com/asnhkl1/X-CompressImage

欢迎指教，互相学习

㈢ android 如何压缩png图片字节数

如果你只是觉得程序背景图片大的话 这个应该是美工的问题 找个专业的美工设计下就Ok的

如果是程序中想压缩图片的话 网上的方法很多

下面代码是将图片按比例大小压缩方法（根据Bitmap图片压缩）

java">privateBitmapcomp(Bitmapimage){

ByteArrayOutputStreambaos=newByteArrayOutputStream();
image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,100,baos);
if(baos.toByteArray().length/1024>1024){//判断如果图片大于1M,进行压缩避免在生成图片（BitmapFactory.decodeStream）时溢出
baos.reset();//重置baos即清空baos
image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,50,baos);//这里压缩50%，把压缩后的数据存放到baos中
}
ByteArrayInputStreamisBm=newByteArrayInputStream(baos.toByteArray());
BitmapFactory.OptionsnewOpts=newBitmapFactory.Options();
//开始读入图片，此时把options.inJustDecodeBounds设回true了
newOpts.inJustDecodeBounds=true;
Bitmapbitmap=BitmapFactory.decodeStream(isBm,null,newOpts);
newOpts.inJustDecodeBounds=false;
intw=newOpts.outWidth;
inth=newOpts.outHeight;
//现在主流手机比较多是800*480分辨率，所以高和宽我们设置为
floathh=800f;//这里设置高度为800f
floatww=480f;//这里设置宽度为480f
//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
intbe=1;//be=1表示不缩放
if(w>h&&w>ww){//如果宽度大的话根据宽度固定大小缩放
be=(int)(newOpts.outWidth/ww);
}elseif(w<h&&h>hh){//如果高度高的话根据宽度固定大小缩放
be=(int)(newOpts.outHeight/hh);
}
if(be<=0)
be=1;
newOpts.inSampleSize=be;//设置缩放比例
newOpts.inPreferredConfig=Config.RGB_565;//降低图片从ARGB888到RGB565
//重新读入图片，注意此时已经把options.inJustDecodeBounds设回false了
isBm=newByteArrayInputStream(baos.toByteArray());
bitmap=BitmapFactory.decodeStream(isBm,null,newOpts);
returncompressImage(bitmap);//压缩好比例大小后再进行质量压缩
}

【ps:看你自己的需要吧 给个地方做参考 http://my.eoe.cn/isnull/archive/564.html 你也可以搜索下 其他的方法 】

㈣ Android 音视频01 --- H264的基本原理01

H264压缩技术主要采用了以下几种方法对视频数据进行压缩。包括：

解决的是空域数据冗余问题。

解决的是时域数据冗徐问题

将空间上的相关性变为频域上无关的数据然后进行量化。

经过压缩后的帧分为：I帧，P帧和B帧:

关键帧，采用帧内压缩技术。

向前参考帧，在压缩时，只参考前面已经处理的帧。采用帧音压缩技术。

双向参考帧，在压缩时，它即参考前而的帧，又参考它后面的帧。采用帧间压缩技术。
除了I/P/B帧外，还有图像序列GOP。

H264的基本原理其实非常简单，下我们就简单的描述一下H264压缩数据的过程。通过摄像头采集到的视频帧（按每秒 30 帧算），被送到 H264 编码器的缓冲区中。编码器先要为每一幅图片划分宏块。

划分好宏块后，计算宏块的象素值。以此类推，计算一幅图像中每个宏块的像素值。

对于视频数据主要有两类数据冗余，一类是时间上的数据冗余，另一类是空间上的数据冗余。其中时间上的数据冗余是最大的。为什么说时间上的冗余是最大的呢？假设摄像头每秒抓取30帧，这30帧的数据大部分情况下都是相关联的。也有可能不止30帧的的数据，可能几十帧，上百帧的数据都是关联特别密切的。
H264编码器会按顺序，每次取出两幅相邻的帧进行宏块比较，计算两帧的相似度。如下图：

在H264编码器中将帧分组后，就要计算帧组内物体的运动矢量了。
H264编码器首先按顺序从缓冲区头部取出两帧视频数据，然后进行宏块扫描。当发现其中一幅图片中有物体时，就在另一幅图的邻近位置（搜索窗口中）进行搜索。如果此时在另一幅图中找到该物体，那么就可以计算出物体的运动矢量了。
运动矢量计算出来后，将相同部分（也就是绿色部分）减去，就得到了补偿数据。我们最终只需要将补偿数据进行压缩保存，以后在解码时就可以恢复原图了。压缩补偿后的数据只需要记录很少的一点数据。
我们把运动矢量与补偿称为 帧间压缩技术 ，它解决的是视频帧在时间上的数据冗余。除了帧间压缩，帧内也要进行数据压缩，帧内数据压缩解决的是空间上的数据冗余。

人眼对图象都有一个识别度，对低频的亮度很敏感，对高频的亮度不太敏感。所以基于一些研究，可以将一幅图像中人眼不敏感的数据去除掉。这样就提出了帧内预测技术。
一幅图像被划分好宏块后，对每个宏块可以进行 9 种模式的预测。找出与原图最接近的一种预测模式。然后，将原始图像与帧内预测后的图像相减得残差值。再将我们之前得到的预测模式信息一起保存起来，这样我们就可以在解码时恢复原图了，经过帧内与帧间的压缩后，虽然数据有大幅减少，但还有优化的空间。

可以将残差数据做整数离散余弦变换，去掉数据的相关性，进一步压缩数据。

上面的帧内压缩是属于有损压缩技术。也就是说图像被压缩后，无法完全复原。而CABAC属于无损压缩技术。
无损压缩技术大家最熟悉的可能就是哈夫曼编码了，给高频的词一个短码，给低频词一个长码从而达到数据压缩的目的。MPEG-2中使用的VLC就是这种算法，我们以 A-Z 作为例子，A属于高频数据，Z属于低频数据。看看它是如何做的。
CABAC也是给高频数据短码，给低频数据长码。同时还会根据上下文相关性进行压缩，这种方式又比VLC高效很多。

制定了相互传输的格式，将宏快 有组织，有结构，有顺序的形成一系列的码流。这种码流既可 通过 InputStream 网络流的数据进行传输，也可以封装成一个文件进行保存，主要作用是为了传输。

组成H264码流的结构中 包含以下几部分 ，从大到小排序依次是：
H264视频序列，图像，片组，片，NALU，宏块 ，像素。

NAL层:（Network Abstraction Layer,视频数据网络抽象层） ： 它的作用是H264只要在网络上传输，在传输的过程每个包以太网是1500字节，而H264的帧往往会大于1500字节，所以要进行拆包，将一个帧拆成多个包进行传输，所有的拆包或者组包都是通过NAL层去处理的。
VCL层:（Video Coding Layer,视频数据编码层） ： 对视频原始数据进行压缩

起始码0x 00 00 00 01 或者 0x 00 00 01 作为 分隔符 。
两个 0x 00 00 00 01之间的字节数据 是表示一个NAL Unit。

I 帧的特点：

1.分组:把几帧图像分为一组(GOP，也就是一个序列),为防止运动变化,帧数不宜取多。
2.定义帧:将每组内各帧图像定义为三种类型,即I帧、B帧和P帧;
3.预测帧:以I帧做为基础帧,以I帧预测P帧,再由I帧和P帧预测B帧;
4.数据传输:最后将I帧数据与预测的差值信息进行存储和传输。

1．更高的编码效率：同H.263等标准的特率效率相比，能够平均节省大于50％的码率。
2．高质量的视频画面：H.264能够在低码率情况下提供高质量的视频图像，在较低带宽上提供高质量的图像传输是H.264的应用亮点。
3．提高网络适应能力：H.264可以工作在实时通信应用（如视频会议）低延时模式下，也可以工作在没有延时的视频存储或视频流服务器中。
4．采用混合编码结构：同H.263相同，H.264也使用采用DCT变换编码加DPCM的差分编码的混合编码结构，还增加了如多模式运动估计、帧内预测、多帧预测、基于内容的变长编码、4x4二维整数变换等新的编码方式，提高了编码效率。
5．H.264的编码选项较少：在H.263中编码时往往需要设置相当多选项，增加了编码的难度，而H.264做到了力求简洁的“回归基本”，降低了编码时复杂度。
6．H.264可以应用在不同场合：H.264可以根据不同的环境使用不同的传输和播放速率，并且提供了丰富的错误处理工具，可以很好的控制或消除丢包和误码。
7．错误恢复功能：H.264提供了解决网络传输包丢失的问题的工具，适用于在高误码率传输的无线网络中传输视频数据。
8．较高的复杂度：264性能的改进是以增加复杂性为代价而获得的。据估计，H.264编码的计算复杂度大约相当于H.263的3倍，解码复杂度大约相当于H.263的2倍。
H.264的目标应用涵盖了目前大部分的视频服务，如有线电视远程监控、交互媒体、数字电视、视频会议、视频点播、流媒体服务等。H.264为解决不同应用中的网络传输的差异。定义了两层：视频编码层（VCL：Video Coding Layer）负责高效的视频内容表示，网络提取层（NAL：Network Abstraction Layer）负责以网络所要求的恰当的方式对数据进行打包和传送。

㈤ Android 网络框架解压缩（gzip）浅谈

六谈这个话题，是因为很多时间都忽略了这个因素，网络传输数据的压缩很少有人去关注，然而有时间提到这个问题的时间却一时不知道怎么回答，或者已经忘掉了这个概念...

进入正题，首先来聊聊Gzip。

Gzip是GNUZip的缩写，他是一个GNU自由软件的文件圧缩程序。

我们在进行网络传输数据时，经常用到json、xml等格式的数据,这些数据在传输前可以进行压缩,这时候就会涉及到一种压缩格式—Gzip。Gzip的压缩比率非常大,有的甚至能达到99.9%以上，可以大大减少传输内容，提高用户的传输速度，进而提高用户的体验。

http://tool.chinaz.com/Gzips/

https://gzip.51240.com/

比如我们通过第一个链接看一下“开源中国的新闻页”，网址如下：

http://www.oschina.net/action/api/news_list?catalog=1&pageIndex=0&pageSize=20

结果显示，这个网页没有进行压缩，源文件大小为12KB，而压缩后，文件可减小到0.01KB，可以节省99.92%的传输控件。这是什么概念呢？相当于100MB的数据经过压缩后不到1MB。

说道这里，我们先说一下Http中的Gzip技术细节

HTTP协议上的GZIP编码是一种用来改进WEB应用程序性能的技术。一般服务器中都安装有这个功能模块的，服务器端不需做改动，当浏览器支持gzip 格式的时候， 服务器端会传输gzip格式的蔽清数据。具体讲就是 http request 头中 有 "Accept-Encoding", "gzip" ，response 中就有返回头Content-Encoding=gzip ，我们现在从浏览器上访问玩啥网站都是gzip格式传输的。

同样的的道理，我们可以在android 客户端 request 头中加入 "Accept-Encoding", "gzip" ，来让服务器传送gzip 数据知并渣。

首先,客户端发请求给服搭悄务端,会带上请求头:Accept-Encoding:gzip。第二步，服务端接收到请求头后，可以选择压缩或不压缩。第三步，服务端选择压缩后，文件明显变小，同时在响应头加上Content-Encoding:gzip。第四步，客户端接收到响应后，根据响应头中是否带有Content-Encoding:gzip，判断文件是否被压缩，如果压缩就进行解压，如果没有压缩，就按照正常方式读取数据即可。

OKhttp3.4.0开始将这些逻辑抽离到了内置的interceptor中，看起来较为方便

在 BridgeInterceptor.java 这个类里边可以看到

如果header中没有Accept-Encoding，默认自动添加 ，且标记变量transparentGzip为true。

针对返回结果，如果同时满足以下三个条件：

移除 Content-Encoding、Content-Length，并对结果进行解压缩。

可以看到以上逻辑完成了，由此我们通过OkHttp源码得出以下结论：

由于引用太多源码就不写了，直接针对以上6点做结果分析

         Android’s HTTP Clients

         HttpURLConnection

         HTTP 协议中的 Transfer-Encoding

㈥ android图片压缩避免OOM

简单吹下牛：很多app都会要加载图片，但是如果不压缩图片就很容易OOM,

个人看来OOM 出现原因总的来说分为两种：

一种是内存溢出（好像在扯淡，OOM本身就是内存溢出）

另一种是：图片过大，一个屏幕显示不完全造成，似乎也是一。。 如有错误纯属扯淡；

为了避免上面的情况：加载图片的时候可以进行压缩，上传的时候要可以进行压缩，在图片不可见的时候进行回收（onDetach()）,再吹一句 用了fresco+压缩之后加载图片完全没问题了。

一、质量压缩方法：

privateBitmap compressImage(Bitmap image) {

ByteArrayOutputStream baos =newByteArrayOutputStream();

image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,100, baos);//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

intoptions =100;

while( baos.toByteArray().length /1024>100) {//循环判断如果压缩后图片是否大于100kb,大于继续压缩

baos.reset();//重置baos即清空baos

image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos);//这里压缩options%，把压缩后的数据存放到baos中

options -=10;//每次都减少10

}

ByteArrayInputStream isBm =newByteArrayInputStream(baos.toByteArray());//把压缩后的数据baos存放到ByteArrayInputStream中

Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm,null,null);//把ByteArrayInputStream数据生成图片

returnbitmap;

}

二、图片按比例大小压缩方法（根据Bitmap图片压缩）

privateBitmap comp(Bitmap image) {

ByteArrayOutputStream baos =newByteArrayOutputStream();

image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,100, baos);

if( baos.toByteArray().length /1024>1024) {//判断如果图片大于1M,进行压缩避免在生成图片（BitmapFactory.decodeStream）时溢出

baos.reset();//重置baos即清空baos

image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,50, baos);//这里压缩50%，把压缩后的数据存放到baos中

}

ByteArrayInputStream isBm =newByteArrayInputStream(baos.toByteArray());

BitmapFactory.Options newOpts =newBitmapFactory.Options();

//开始读入图片，此时把options.inJustDecodeBounds 设回true了

newOpts.inJustDecodeBounds =true;

Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm,null, newOpts);

newOpts.inJustDecodeBounds =false;

intw = newOpts.outWidth;

inth = newOpts.outHeight;

//现在主流手机比较多是800*480分辨率，所以高和宽我们设置为

floathh = 800f;//这里设置高度为800f

floatww = 480f;//这里设置宽度为480f

//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

intbe =1;//be=1表示不缩放

if(w > h && w > ww) {//如果宽度大的话根据宽度固定大小缩放

be = (int) (newOpts.outWidth / ww);

}elseif(w < h && h > hh) {//如果高度高的话根据宽度固定大小缩放

be = (int) (newOpts.outHeight / hh);

}

if(be <=0)

be =1;

newOpts.inSampleSize = be;//设置缩放比例

//重新读入图片，注意此时已经把options.inJustDecodeBounds 设回false了

isBm =newByteArrayInputStream(baos.toByteArray());

bitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm,null, newOpts);

returncompressImage(bitmap);//压缩好比例大小后再进行质量压缩

}

㈦ Android黑科技，图片终极压缩

一、支持自定义配置、不失真和批量处理

二、图片上传为什么要压缩
1、图片服务器空间限制，磁盘昂贵
2、网络不稳定，大文件需要断点续传
3、尽可能避免安卓OOM异常
4、后台约定的规则<200KB
5、需要上传原图的应用有医院临床项目、金融银行

三、图片压缩流程
1、递归每张图片
2、设置图片格式 Bitmap.CompressFormat.JPG
png, jpg,webp
3、质量压缩bitmap.compress(format,quality,baos)
由于png是无损压缩，所以设置quality无效（不适合作为缩略图）
采样率压缩BitmapFactory.Options.inSampleSize
缩小图片分辨率，减少所占用磁盘空间和内存大小
缩放压缩canvas.drawBitmap(bitmap, null,rectF,null)
减少图片的像素，降低所占用磁盘空间大小和内存大小，可用于缓存缩略图
JNI调用JPEG库
Android的图片引擎使用的是阉割版的skia引擎，去掉了图片压缩中的哈夫曼算法
4、像素修复
5、返回压缩
6、完成压缩

demo： https://github.com/ApeCold/Learn_Compress_Sample

参考：
Luban框架 https://github.com/Curzibn/Luban
缺点
1、当没有设定压缩路径时，抛异常无闪退
2、源码中，压缩比率固定值60，无法修改
3、压缩配置，参数不太适应真实项目需求
4、不能指定压缩大小，比如100KB以内
https://github.com/zettsu/Compressor