使用libjpeg-turbo進行圖片壓縮

1. JEPG 是什麼?

相信有一部分使用 iPhone 手機用微信傳送圖片的時候，明明圖片大小隻有 1M ，但清晰度比 Android 手機 5 M 圖片大小的還要清晰，那麼這是為什麼呢 ？。

當時谷歌開發 Android 的時候，考慮了大部分手機的配置並沒有那麼高，所以對圖片處理使用的是 Skia。當然這個庫的底層還是用的 jpeg 圖片壓縮處理。但是為了能夠適配低端的手機（這裡的低端是指以前的硬體配置不高的手機，CPU 和記憶體在手機上都非常吃緊，效能差），由於哈夫曼演算法比較吃 CPU 並且編解碼慢，被迫用了其他的演算法。所以 Skia 在進行圖片處理在低版本中並沒有開啟哈弗曼演算法。

那麼，JEPG 到底是什麼？JEPG (全稱是 Joint Photographic Experts Group) 是一種常見的一種影象格式，為什麼我在這裡會提到 JEPG 呢？是因為開源了一個 C/C++ 庫底層是基於哈夫曼演算法對圖片的壓縮 (libjpeg)，下面我們就來著重瞭解下 libjpeg 這個庫

2. libjpeg 簡介

libjpeg-turbo 是一個 JPEG 影象編解碼器，它使用 SIMD 指令（MMX，SSE2，AVX2，NEON，AltiVec）來加速 x86，x86-64，ARM 和 PowerPC 系統上的基線 JPEG 壓縮和解壓縮，以及漸進式JPEG 壓縮 x86 和 x86-64 系統。在這樣的系統上，libjpeg-turbo 的速度通常是 libjpeg 的 2 - 6 倍，其他條件相同。在其他型別的系統上，憑藉其高度優化的霍夫曼編碼例程，libjpeg-turbo 仍然可以大大超過 libjpeg。在許多情況下，libjpeg-turbo 的效能可與專有的高速 JPEG 編解碼器相媲美。 libjpeg-turbo 實現了傳統的 libjpeg API 以及功能較弱但更直接的 TurboJPEG API 。 libjpeg-turbo 還具有色彩空間擴充套件，允許它從/解壓縮到32位和大端畫素緩衝區（RGBX，XBGR等），以及功能齊全的 Java 介面。 libjpeg-turbo 最初基於 libjpeg / SIMD，這是由 Miyasaka Masaru 開發的 libjpeg v6b 的 MMX 加速衍生物。 TigerVNC 和 VirtualGL 專案在 2009 年對編解碼器進行了大量增強，並且在2010年初，libjpeg-turbo 分拆成一個獨立專案，目標是為更廣泛的使用者提供高速 JPEG壓縮/解壓縮技術。開發人員。

3.編譯libjpeg-turbo

3.1 編譯環境

Linux/Ubuntu/Centis都行。在windows環境下可以安裝虛擬機器或者購買一個雲主機，作者在阿里雲購買的一個Ubuntu主機。

3.2 準備工作

libjpeg:libjepg 2.0.5

cmake:cmake-3.18.2-Linux-x86_64.tar.gz

在~/.bashrc中新增cmake的環境變數，程式碼如下：

export PATH=/home/study/cmake-3.18.2/bin:$PATH

然後執行 source ~/.bashrc

ndk:android-ndk-r21c

[編譯參考])(https://github.com/libjpeg-turbo/libjpeg-turbo/blob/master/BUILDING.md)

3.3 編寫編譯指令碼

進入到libjpeg-turbo目錄。生成shell指令碼，程式碼如下：

#!/bin/bash
 
# 原始碼目錄
MY_SOURCE_DIR=/home/study/libjpeg-turbo-2.0.5
 
NDK_PATH=/home/study/android-ndk-r21b
TOOLCHAIN=clang
ANDROID_VERSION=21
 
 
build_bin() {
  echo "-------------------star build $1-------------------------"
  ANDROID_ARCH_ABI=$1  # armeabi-v7a 
	
  # 最終編譯的安裝目錄
  PREFIX=${MY_SOURCE_DIR}/android/${ANDROID_ARCH_ABI}/
  HOST=$2
  
  cmake -G"Unix Makefiles" \
	 -DANDROID_ABI=$ANDROID_ARCH_ABI \
	 -DANDROID_ARM_MODE=arm \
	 -DANDROID_PLATFORM=android-${ANDROID_VERSION} \
	 -DANDROID_TOOLCHAIN=${TOOLCHAIN} \
	 -DCMAKE_ASM_FLAGS="--target=${HOST}${ANDROID_VERSION}" \
   -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=${NDK_PATH}/build/cmake/android.toolchain.cmake \
   -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${PREFIX} 
 
  make clean
  make
  make install
 
 
  echo "-------------------$1 build end-------------------------"
}
 
#build armeabi-v7a
build_bin armeabi-v7a arm-linux-androideabi

修改許可權 sudo chmod +x build.sh，然後再執行./build.sh，編譯完成之後會生成如下目錄：

4. 在android使用libjpeg-turbo

1. 在 Android Studio 中建立一個專案，然後新增編譯好的libjpeg-turbo檔案，專案目錄結構如下：

2. 然後配置CMakeLists.txt，程式碼如下：

cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1)
 
# 引入標頭檔案
include_directories(${CMAKE_SOURCE_DIR}/include)
# 設定靜態庫路徑
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -L${CMAKE_SOURCE_DIR}/libs/${CMAKE_ANDROID_ARCH_ABI}")
 
add_library(
    native-lib
    SHARED
    native-lib.cpp)
 
 
find_library(
    log-lib
    log)
 
target_link_libraries(
    native-lib
    turbojpeg
    ${log-lib})

3. jni程式碼如下：

#include <jni.h>
#include <string>
#include <jpeglib.h>
#include <android/bitmap.h>
 
 
void write_jpeg_file(uint8_t *temp,int w,int h,jint q,const char *path) {
  // 1. 建立jpeg壓縮物件
  jpeg_compress_struct jcs;
  // 錯誤回撥
  jpeg_error_mgr errorMgr;
  jcs.err = jpeg_std_error(&errorMgr);
  // 建立壓縮物件
  jpeg_create_compress(&jcs);
 
  // 2. 指定儲存檔案
  FILE *file = fopen(path,"wb");
  jpeg_stdio_dest(&jcs,file);
 
  // 3. 設定壓縮引數
  jcs.image_width = w;
  jcs.image_height = h;
  // bgr
  jcs.input_components = 3;
  jcs.in_color_space = JCS_RGB;
  jpeg_set_defaults(&jcs);
  // 開啟哈夫曼功能
  jcs.optimize_coding = true;
  jpeg_set_quality(&jcs,q,1);
 
  // 4. 開始壓縮
  jpeg_start_compress(&jcs,1);
 
  // 5. 迴圈寫入每一行資料
  int row_stride = w * 3;
  JSAMPROW row[1];
  while (jcs.next_scanline < jcs.image_height) {
    // 取出一行資料
    uint8_t *pixels = temp + jcs.next_scanline * row_stride;
    row[0] = pixels;
    jpeg_write_scanlines(&jcs,row,1);
  }
 
  // 6 壓縮完成
  jpeg_finish_compress(&jcs);
 
  // 7 釋放記憶體
  fclose(file);
  jpeg_destroy_compress(&jcs);
}
 
extern "C"
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_lx_libjpeg_utils_ImageCompressUtils_native_1compress(JNIEnv *env,jobject thiz,jobject bitmap,jstring path) {
  // TODO: implement native_compress()
 
  const char *jni_path = env->GetStringUTFChars(path,0);
  // 從bitmap中獲取argb資料
  // 建立AndroidBitmapInfo物件
  AndroidBitmapInfo info;
  // 獲取bitmap中的資訊
  AndroidBitmap_getInfo(env,bitmap,&info);
  // 得到圖片中的畫素資訊
  uint8_t *pixels; 
  AndroidBitmap_lockPixels(env,(void **) &pixels);
  // jpeg argb中去掉他的a ===》 grg
  int w = info.width;
  int h = info.height;
  int color;
  // 申請一塊記憶體用來儲存rgb資訊
  uint8_t *data = (uint8_t *) malloc(w * h * 3);
  memset(data,w * h * 3);
  uint8_t *temp = data;
  uint8_t r,g,b;
  // 迴圈取出圖片的每一個畫素
  for (int i = 0; i < h; ++i) {
    for (int j = 0; j < w; ++j) {
      color = *(int *) pixels;
      // 取出rgb
      r = (color >> 16) & 0xFF;
      g = (color >> 8) & 0xFF;
      b = color & 0xFF;
      // 存放 以前的主流格式jpeg bgr
      *data = b;
      *(data + 1) = g;
      *(data + 2) = r;
      data += 3;
      // 指標跳過4個位元組
      pixels += 4;
    }
  }
 
  // 把得到的新的圖片的資訊存放入一個新檔案中
  write_jpeg_file(temp,w,h,jni_path);
 
  // 釋放記憶體
  free(temp);
  AndroidBitmap_unlockPixels(env,bitmap);
  env->ReleaseStringUTFChars(path,jni_path);
 
}

4. 測試

 public void compress() {
    File input = new File("storage/emulated/0/original.jpg");
    Bitmap inputBitmap = BitmapFactory.decodeFile(input.getAbsolutePath());
    originalImage.setImageBitmap(inputBitmap);
    imageCompressUtils.compress(inputBitmap,30,"storage/emulated/0/original_1.jpg");
    Toast.makeText(this,"執行完成",Toast.LENGTH_SHORT).show();
    compressImage.setImageBitmap(BitmapFactory.decodeFile("storage/emulated/0/original_1.jpg"));
  }

5. 執行結果如下

壓縮效果:壓縮質量在 20 的時候用壓縮出來的質量也還是挺好了，但是建議壓縮質量在 30 -50 之間。

壓縮率: 大約壓縮後的圖片大小是原圖的縮小 5 倍的樣子。

到此這篇關於Android 高效圖片壓縮的實現的文章就介紹到這了,更多相關Android 圖片壓縮內容請搜尋我們以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援我們！