安卓bitmap与字节数组关系深入研究应用

Posted 2023-02-03 小源子2016

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了安卓bitmap与字节数组关系深入研究应用相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

在做一些安卓偏底层开发时候，不得不面对图像数据和字节数组转换工作，但是往往理解不深，产生比较多的疑惑，今天专门做了一些实验、越多一些资料汇总

研究一：理解-1是怎么转换为FF颜色值的

注意：负数在计算中以原码的补码形式表达，例如-1对应的二进制是11111111111111111111111111

①: byte color=-1,a的取值范围是-128~127

②: -1转换为二进制表示 String b = Integer.toBinaryString(color);输出111..111(32个)

③: 转换为16进制字符串表示(注意不应理解为16进制值，只是每个字节转换为16进制表达而已，FFFFFFFF 16进制值实际对应了一个非常大的正常，不要混淆) String b =Integer.toHexString(color);输FFFFFFFF，这是二进制的16进制表达形式，不要理解为16进值了

④:byte颜色值转换为16进制 Integer.toHexString(color & 0xff)，与0xff,消除了前面的24位，这样

11111111就对应16进制的FF，10进制的255（-1对应了颜色值的FF，也就是255）

研究二：ARGB_8888、ARGB_4444、 RGB_565、 ALPHA_8概念理解

最后8888表示每个像素的单通道占用了8位，想必4444，占用的位数越多，表达的越清晰

研究三：ARGB_8888顺序（Google给安卓兄弟留的坑）

通过实践，我们可以得知，ARGB_8888 格式图片的各通道顺序其实不是 ARGB，而是 RGBA

    public static Bitmap getBitmap()
        String TAG = "TTTTTTTTTT";
        Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(1, 1, Bitmap.Config.ARGB_8888);
        bitmap.eraseColor(0xff336699); // AARRGGBB
//        byte[] bytes = new byte[bitmap.getWidth() * bitmap.getHeight() * 4];
//        Buffer dst = ByteBuffer.wrap(bytes);

        ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(bitmap.getWidth() * bitmap.getHeight() * 4); //  使用allocate()静态方法创建字节缓冲区
        bitmap.copyPixelsToBuffer(buffer); // 将位图的像素复制到指定的缓冲区
        byte[] bytes = buffer.array();

        // ARGB_8888 真实的存储顺序是 R-G-B-A
        Log.d(TAG, "R: " + Integer.toHexString(bytes[0] & 0xff));
        Log.d(TAG, "G: " + Integer.toHexString(bytes[1] & 0xff));
        Log.d(TAG, "B: " + Integer.toHexString(bytes[2] & 0xff));
        Log.d(TAG, "A: " + Integer.toHexString(bytes[3] & 0xff));
        return bitmap;

    
    
TTTTTTTTTT: R: 33
 TTTTTTTTTT: G: 66
TTTTTTTTTT: B: 99
 TTTTTTTTTT: A: ff

研究四：bitmap和字节的转换

A.主要看下ARGB_8888格式的bitmap转字节（平时这种格式差不多足够了）

//        byte[] bytes = new byte[bitmap.getWidth() * bitmap.getHeight() * 4];
//        Buffer dst = ByteBuffer.wrap(bytes);
        ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(bitmap.getWidth() * bitmap.getHeight() * 4); //  使用allocate()静态方法创建字节缓冲区
        bitmap.copyPixelsToBuffer(buffer); // 将位图的像素复制到指定的缓冲区
        byte[] bytes = buffer.array();

a.对于ARGB_8888，应该申请的字节缓存区大小是ByteBuffer.allocate(w*h*4)

b.对于ARGB_4444,经过实验和阅读资料，可能默认被当作ARGB_8888处理了

c.RGB_565 w*h*2大小就足够了，但是怎么从字节数组中转换会16进色值未研究，因为R只占用5bit

经过实验，搞成w*h*3也是不行的，看样子可能需要解析5bit,6bit,5bit这样操作

B.字节转换为Bitmap

android bitmap与byte转换_wh8876的博客-CSDN博客_android bitmap转byte

注意：字节实际内容和ARGB_8888要一致


public static Bitmap createBitmapByByte()
    String TAG = "TTTTTTTTTT";
    Bitmap bitmap= Bitmap.createBitmap(1, 1, Bitmap.Config.ARGB_8888);
    // 缓存区是R、G、B、A存储顺序
    // 根据之前的研究 byte -1就是代表FF颜色，3代表03色值,
    //这里存储的就是R=FF G=03 B=FF A=FF
    bitmap.copyPixelsFromBuffer(ByteBuffer.wrap(new byte[]-1, 3, -1, -1));

    // 验证bitmap转换为字节，再转换为16进制颜色形式
    ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(bitmap.getWidth() * bitmap.getHeight() * 4); //  使用allocate()静态方法创建字节缓冲区
    bitmap.copyPixelsToBuffer(buffer); // 将位图的像素复制到指定的缓冲区
    byte[] bytes = buffer.array();

    ByteBuffer buffer2 = ByteBuffer.allocate(bitmap.getWidth() * bitmap.getHeight() * 4);
    byte[] bytes2 = buffer2.array();
    System.arraycopy(bytes, 0, bytes2, 0, buffer2.array().length);


    // ARGB_8888 真实的存储顺序是 R-G-B-A
    Log.d(TAG, "R: " + Integer.toHexString(bytes2[0] & 0xff));
    Log.d(TAG, "G: " + Integer.toHexString(bytes2[1] & 0xff));
    Log.d(TAG, "B: " + Integer.toHexString(bytes2[2] & 0xff));
    Log.d(TAG, "A: " + Integer.toHexString(bytes2[3] & 0xff));
    return bitmap;


// 打印结果，和预测的一样，说明理解正确
D/TTTTTTTTTT: R: ff
D/TTTTTTTTTT: G: 3
D/TTTTTTTTTT: B: ff
D/TTTTTTTTTT: A: ff

研究五：字节数组的拷贝

先申请一个字节数组，再通过arraycopy方法拷贝过去

ByteBuffer buffer2 = ByteBuffer.allocate(bitmap.getWidth() * bitmap.getHeight() * 4); byte[] bytes2 = buffer2.array(); System.arraycopy(bytes, 0, bytes2, 0, buffer2.array().length);

研究六：修改bitmap的大小

fun imageScale(bitmap: Bitmap, dst_w: Int, dst_h: Int): Bitmap? 
    val src_w = bitmap.width
    val src_h = bitmap.height
    val scale_w = dst_w.toFloat() / src_w
    val scale_h = dst_h.toFloat() / src_h
    val matrix = Matrix()
    matrix.postScale(scale_w, scale_h)
    return Bitmap.createBitmap(
        bitmap, 0, 0, src_w, src_h, matrix,
        true
    )