Android异步载入全解析之大图处理
异步载入中很重要的一部分就是对图像的处理，这也是我们前面用异步载入图像做示例的原因。
一方面是由于图像处理不好的话会很占内存，并且easyOOM，还有一方面，图像也比文字要大，载入比較慢。所以，在解说了怎样进行多线程、AsyncTask进行多线程载入后，先暂停下后面的学习。来对图像的异步处理进行一些优化工作。
为什么要对图像处理
为什么要对图像进行处理，这是一个很直接的问题。一张图像。无论你拿手机、相机、单反还是什么玩意拍出来，它就有一定的大小，可是在不同的终端上，终端也有不同的大小。比方一张超高请无码大图，10M大小，在网页中看着挺爽。全高清，毛孔都看得清。
相同一张图片。假设放在4.7寸的手机上，当然，相同还是一张高清无码大图，但这张图片10M，在电脑上可能不算什么，但在手机上，已经是很大了，而这张图片在手机上，你拼命看。也就是那样，即使分辨率降低一半。你看上去也还是差点儿相同。
这就像所谓的视网膜屏、2k屏、4k屏，事实上已经基本达到视觉分析的极限了。一般情况下，区别并不大。
可是，尽管你看着区别不大，但对系统来说。区别就很大了，手机的内存。要像使用你藏的私房钱一样，每一分都要三思而用。
所以。我们在下载高分辨率的图片的时候。能够对图像进行压缩，显示上尽管没有太大区别，可是却帮系统节省了大量的私房钱。
BitmapFactory之inSampleSize
BitmapFactory是Android中提供的对图像的解析方法。通过它的一些静态方法。我们能够对图像进行解析。比如从文件里解析——decodeFile；从资源中解析——decodeResource。从网络中解析——decodeStream等等。
当我们从网络上进行图像下载的时候，看情况，是否须要对图像进行压缩，那么怎样在系统不载入图像到内存之前，就获取图像的大小等參数呢？看上去很矛盾，但系统给我们提供了一种简单的解决方法。
BitmapFactory提供了BitmapFactory.Options參数。这个參数有一个inJustDecodeBounds属性。当这个属性为true的时候，我们就能够禁止系统载入图像到内存。可是。！！
这时候，Options參数中的图像宽高、类型等属性已经被赋值了，这样。我们就实现了空手套白狼，哦，不正确，是不使用内存就获取图像的属性。
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inJustDecodeBounds = true; BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.id.myimage, options); // 获取属性值 int imageHeight = options.outHeight; int imageWidth = options.outWidth; String imageType = options.outMimeType;
在获得了图像的參数之后，我们就能够对图像进行对应的处理了。比如我们显示图像的ImageView仅仅有200 X 200 像素，而我们的图片有800 X 800 像素，那你把这么大的一张图放到这么小的ImageView中，有啥用呢？白白浪费了内存。OK，那么以下我们就来对图像进行压缩，Options參数中给我们提供了这样一个属性——inSampleSize，这个属性能够设置图像的缩放比例，比如一张1000 X 1000像素的图像。设置inSampleSize为5。意思就是把这个图像缩放到了五分之中的一个。即200 X 200 。
OK，以下我们就通过这样一个方法来对图像进行优化，首先，我们须要创建一个方法来获取到一个合适的inSampleSize：
/**
* 获取合适的inSampleSize
* @param options
* @param targetWidth 期望Width
* @param targetHeight 期望Height
* @return
*/
public static int getInSampleSize(BitmapFactory.Options options,
int targetWidth, int targetHeight) {
// 原始图片的高度和宽度
final int height = options.outHeight;
final int width = options.outWidth;
int inSampleSize = 1;
if (height > targetHeight || width > targetWidth) {
// 计算出实际宽高和目标宽高的比率
final int heightRate = Math.round((float) height / (float) targetHeight);
final int widthRate = Math.round((float) width / (float) targetWidth);
inSampleSize = heightRate < widthRate ? heightRate : widthRate;
}
return inSampleSize;
}
方法很easy。就是通过期望长宽来获取缩放的比例。以下我们就创建一个方法来获取缩放后的图像。这里为了演示，我们仅仅创建从资源文件里获取图像的方法：
/**
* 使用targetWidth、targetHeight来获取合适的inSampleSize
* 并使用inSampleSize来缩放得到合适大小的图像
* @param res getResources()
* @param resId id
* @param targetWidth
* @param targetHeight
* @return
*/
public static Bitmap decodeSuitableBitmap(Resources res, int resId,
int targetWidth, int targetHeight) {
// 空手套白狼
final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inJustDecodeBounds = true;
BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);
// 计算合适的inSampleSize
options.inSampleSize = getInSampleSize(options, targetWidth, targetHeight);
// 载入到内存
options.inJustDecodeBounds = false;
return BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);
}通过调用decodeSuitableBitmap这样一个方法，我们就能够很easy的将图像进行压缩。