有些图片的分辨率比较高，把它直接加载到手机内存中之后，会导致堆内存溢出的问题,下面就讲解一下Android的堆内存以及如何在Android应用中加载一个高分辨率的图片的方法。

1  还原堆内存溢出的错误
首先来还原一下堆内存溢出的错误。首先在SD卡上放一张照片，分辨率为（3776 X 2520），大小为3.88MB，是我自己用相机拍的一张照片。应用的布局很简单，一个Button一个ImageView，然后按照常规的方式，使用BitmapFactory加载一张照片并使用一个ImageView展示。
代码如下：

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btn_loadimage.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {

            @Override
public void onClick(View v) {
                Bitmap bitmap=BitmapFactory.decodeFile("/sdcard/a.jpg");
                iv_bigimage.setImageBitmap(bitmap);
            }
}

当点击按钮后，程序会报错，查看日志为：

先来分析一下这个错误，首先dalvikvm（Android虚拟机）发现需要的内存38MB大于应用的堆内存24MB，这个时候尝试使用软加载的方式加载数据，我们知道当内存不足的时候dalvikvm会自动进行GC（Garbage Collection），大概清理了55k的空间出来，耗时203毫秒，但是内存还是不够，所以最后发生堆内存溢出的错误。

2、分析堆内存溢出

Android系统主要用于低能耗的移动设备，所以对内存的管理有很多限制，一个应用程序，Android系统缺省会为其分配大16MB（某些机型是24MB）的空间作为堆内存空间，我这里使用的模拟器调试的，这个模拟器被设定为24MB，可以在Android Virtual Device Manager中查看到。

而这里的图片明明只有3.88MB，远远小于Android为应用分配的堆内存，而加载到内存中，为什么需要消耗大约38MB的内存呢？
我们都知道，图片是由一个一个点分布组成的（分辨率），通常加载这类数据都会在内存中创建一个二维数组，数组中的每一项代表一个点，而这个图片的分辨率是3776 * 2520，每一点又是由ARGB色组成，每个色素占4个Byte，所以这张图片加载到内存中需要消耗的内存为：
3776 * 2520 * 4byte = 38062080byte
大约需要38MB的内存才能正确加载这张图片，这就是上面错误描述需要38MB的内存空间，大小略有出入，因为图片还有一些Exif信息需要存储，会比仅靠分辨率计算要大一些。

3、如何加载大分辨率图片
有时候我们确实会需要加载一些大分辨率的图片，但是对于移动设备而言，哪怕加载能成功那么大的内存也是一种浪费(屏幕分辨率限制)，所以就需要想办法把图片按照一定比率压缩，使分辨率降低，以至于又不需要耗费很大的堆内存空间，又可以大的利用设备屏幕的分辨率来显示图片。这里就用到一个BitmapFactory.Options对象，下面来介绍它。
BitmapFactory.Options为BitmapFactory的一个内部类，它主要用于设定与存储BitmapFactory加载图片的一些信息。下面是Options中需要用到的属性：
inJustDecodeBounds：如果设置为true，将不把图片的像素数组加载到内存中，仅加载一些额外的数据到Options中。
outHeight：图片的高度。
outWidth：图片的宽度。
inSampleSize：如果设置，图片将依据此采样率进行加载，不能设置为小于1的数。例如设置为4，分辨率宽和高将为原来的1/4，这个时候整体所占内存将是原来的1/16。

示例Demo

下面通过一个简单的Demo来演示上面提到的内容，代码中注释比较清晰，这里就不再累述了。

package cn.bgxt.loadbigimg;

import android.os.Bundle;
import android.os.Environment;
import android.app.Activity;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import android.graphics.BitmapFactory.Options;
import android.view.Menu;
import android.view.View;
import android.view.WindowManager;
import android.widget.Button;
import android.widget.ImageView;

public class MainActivity extends Activity {
private Button btn_loadimage;
private ImageView iv_bigimage;

    @Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        btn_loadimage= (Button) findViewById(R.id.btn_loadimage);
        iv_bigimage= (ImageView) findViewById(R.id.iv_bigimage);

        btn_loadimage.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {

            @Override
public void onClick(View v) {
// Bitmap bitmap=BitmapFactory.decodeFile("/sdcard/a.jpg");
// iv_bigimage.setImageBitmap(bitmap);
                BitmapFactory.Options opts= new Options();
// 不读取像素数组到内存中，仅读取图片的信息                opts.inJustDecodeBounds = true;
                BitmapFactory.decodeFile("/sdcard/a.jpg", opts);
// 从Options中获取图片的分辨率  int imageHeight = opts.outHeight;
int imageWidth = opts.outWidth;

// 获取Android屏幕的服务                WindowManager wm = (WindowManager) getSystemService(WINDOW_SERVICE);
// 获取屏幕的分辨率，getHeight()、getWidth已经被废弃掉了
// 应该使用getSize()，但是这里为了向下兼容所以依然使用它们  int windowHeight = wm.getDefaultDisplay().getHeight();
int windowWidth = wm.getDefaultDisplay().getWidth();

// 计算采样率  int scaleX = imageWidth / windowWidth;
int scaleY = imageHeight / windowHeight;
int scale = 1;
// 采样率依照大的方向为准  if (scaleX > scaleY && scaleY >= 1) {
                    scale= scaleX;
                }
if (scaleX < scaleY && scaleX >= 1) {
                    scale= scaleY;
                }

// false表示读取图片像素数组到内存中，依照设定的采样率                opts.inJustDecodeBounds = false;
// 采样率                opts.inSampleSize = scale;
                Bitmap bitmap= BitmapFactory.decodeFile("/sdcard/a.jpg", opts);
                iv_bigimage.setImageBitmap(bitmap);

            }
        });
    }
}

效果展示：

4、总结
这里讲解了如何加载一个大分辨率的图片到内存中并使用它。不过一般好一点的图片处理软件，都会有图片放大功能，如果仅做此处理，单纯的把处理后的图片放大，会影响显示效果，图片还原度不高。一般会重新获取放大区域的图片的分辨率像素数组，然后重新处理加载到内存中进行显示。

5、转载自http://www.jb51.net/article/43462.htm

 
网页标题：(四十二)、加载大分辨率图片到内存-创新互联
本文路径：http://lszwz.com/article/cseoie.html