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使用方式

在 project/build.gradle 上添加以下代码

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

在 app/build.gradle 添加依赖

dependencies {
        implementation 'com.github.yangkun19921001:LIBJPEG_SAMPLE:v1.0.1'
}

压缩使用

//bitmap        : 需要压缩的 bitmap
//q             : 压缩质量 建议 30 - 50
//outputFilePath: 压缩之后存储的图片地址
JpegUtils.native_Compress(Bitmap bitmap,int q,String outputFilePath);

JEPG 是什么?

相信有一部分使用 iPhone 手机用微信发送图片的时候，明明图片大小只有 1M ，但清晰度比 Android 手机 5 M 图片大小的还要清晰，那么这是为什么呢？。

当时谷歌开发 Android 的时候，考虑了大部分手机的配置并没有那么高，所以对图片处理使用的是 Skia。当然这个库的底层还是用的 jpeg 图片压缩处理。但是为了能够适配低端的手机（这里的低端是指以前的硬件配置不高的手机，CPU 和内存在手机上都非常吃紧，性能差），由于哈夫曼算法比较吃 CPU 并且编解码慢，被迫用了其他的算法。所以 Skia 在进行图片处理在低版本中并没有开启哈弗曼算法。

那么，JEPG 到底是什么？JEPG (全称是 Joint Photographic Experts Group) 是一种常见的一种图像格式，为什么我在这里会提到 JEPG 呢？是因为开源了一个 C/C++ 库底层是基于哈夫曼算法对图片的压缩 (libjpeg)，下面我们就来着重了解下 libjpeg 这个库

libjpeg 简介

libjpeg-turbo 是一个 JPEG 图像编解码器，它使用 SIMD 指令（MMX，SSE2，AVX2，NEON，AltiVec）来加速 x86，x86-64，ARM 和 PowerPC 系统上的基线 JPEG 压缩和解压缩，以及渐进式JPEG 压缩 x86 和 x86-64 系统。在这样的系统上，libjpeg-turbo 的速度通常是 libjpeg 的 2 - 6 倍，其他条件相同。在其他类型的系统上，凭借其高度优化的霍夫曼编码例程，libjpeg-turbo 仍然可以大大超过 libjpeg。在许多情况下，libjpeg-turbo 的性能可与专有的高速 JPEG 编解码器相媲美。 libjpeg-turbo 实现了传统的 libjpeg API 以及功能较弱但更直接的 TurboJPEG API 。 libjpeg-turbo 还具有色彩空间扩展，允许它从/解压缩到32位和大端像素缓冲区（RGBX，XBGR等），以及功能齐全的 Java 接口。 libjpeg-turbo 最初基于 libjpeg / SIMD，这是由 Miyasaka Masaru 开发的 libjpeg v6b 的 MMX 加速衍生物。 TigerVNC 和 VirtualGL 项目在 2009 年对编解码器进行了大量增强，并且在2010年初，libjpeg-turbo 分拆成一个独立项目，目标是为更广泛的用户提供高速 JPEG压缩/解压缩技术。开发人员。

现在我们大概了解到了 libjpeg 是一个对图像编解码库，现在我们需要准备环境去编译 libjpeg。

编译准备工作

系统: Ubuntu 18.04 也可以使用我下载好的提取码：biyt

libjpeg: libjepg 2.0.2

cmake: cmake-3.14.4-Linux-x86_64.tar.gz

ndk: android-ndk-r17c

开始发车准备编译

ubuntu 中下载 libjpeg
1. wget https://github.com/libjpeg-turbo/libjpeg-turbo/archive/2.0.2.tar.gz
2. 解压 tar xvf 2.0.2.tar.gz
3. [编译参考])(https://github.com/libjpeg-turbo/libjpeg-turbo/blob/master/BUILDING.md)
ubuntu 中安装 cmake
1. 删除原来的 apt-get autoremove cmake
2. wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.14.4/cmake-3.14.4.tar.gz
3. 解压 tar zxvf cmake-3.14.3.tar.gz
4. 创建软连接
  1. mv cmake-3.14.3-Linux-x86_64 /opt/cmake-3.14.3
  2. ln -sf /opt/cmake-3.14.3/bin/* /usr/bin/
  输入 cmake -- version 如果有这样的显示代表安装成功

进入到 libjpeg 目录，生成 shell 脚本

vim build.sh 新建一个文件

# lib-name
MY_LIBS_NAME=libjpeg-turbo_2.0.2
# 源码目录
MY_SOURCE_DIR=/home/yangkun/libjpeg-turbo-2.0.2
MY_BUILD_DIR=yangkun

# android-cmake
CMAKE_PATH=/opt/cmake-3.14.4/bin

export PATH=${CMAKE_PATH}/bin:$PATH

NDK_PATH=/home/yangkun//android-ndk-r17c
BUILD_PLATFORM=linux-x86_64
TOOLCHAIN_VERSION=4.9
ANDROID_VERSION=24

ANDROID_ARMV5_CFLAGS="-march=armv5te"
ANDROID_ARMV7_CFLAGS="-march=armv7-a -mfloat-abi=softfp -mfpu=neon"  # -mfpu=vfpv3-d16  -fexceptions -frtti
ANDROID_ARMV8_CFLAGS="-march=armv8-a"  	# -mfloat-abi=softfp -mfpu=neon -fexceptions -frtti
ANDROID_X86_CFLAGS="-march=i386 -mtune=intel -mssse3 -mfpmath=sse -m32"
ANDROID_X86_64_CFLAGS="-march=x86-64 -msse4.2 -mpopcnt -m64 -mtune=intel"

# params($1:arch,$2:arch_abi,$3:host,$4:compiler,$5:cflags,$6:processor)
build_bin() {

    echo "-------------------star build $2-------------------------"

    ARCH=$1                # arm arm64 x86 x86_64
    ANDROID_ARCH_ABI=$2    # armeabi armeabi-v7a x86 mips
    # 最终编译的安装目录
    PREFIX=$(pwd)/dist/${MY_LIBS_NAME}/${ANDROID_ARCH_ABI}/
    HOST=$3
    COMPILER=$4
    PROCESSOR=$6
    SYSROOT=${NDK_PATH}/platforms/android-${ANDROID_VERSION}/arch-${ARCH}
    CFALGS="$5"
    TOOLCHAIN=${NDK_PATH}/toolchains/${HOST}-${TOOLCHAIN_VERSION}/prebuilt/${BUILD_PLATFORM}
    
    # build 中间件
    BUILD_DIR=./${MY_BUILD_DIR}/${ANDROID_ARCH_ABI}

    export CFLAGS="$5 -Os -D__ANDROID_API__=${ANDROID_VERSION} --sysroot=${SYSROOT} \
                   -isystem ${NDK_PATH}/sysroot/usr/include \
                   -isystem ${NDK_PATH}/sysroot/usr/include/${HOST} "
    export LDFLAGS=-pie

    echo "path==>$PATH"
    echo "build_dir==>$BUILD_DIR"
    echo "ARCH==>$ARCH"
    echo "ANDROID_ARCH_ABI==>$ANDROID_ARCH_ABI"
    echo "HOST==>$HOST"
    echo "CFALGS==>$CFALGS"
    echo "COMPILER==>$COMPILER-gcc"
    echo "PROCESSOR==>$PROCESSOR"

    mkdir -p ${BUILD_DIR}   #创建当前arch_abi的编译目录,比如:binary/armeabi-v7a
    cd ${BUILD_DIR}         #此处 进了当前arch_abi的2级编译目录

#运行时创建临时编译链文件toolchain.cmake
cat >toolchain.cmake << EOF 
set(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux)
set(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR $6)
set(CMAKE_C_COMPILER ${TOOLCHAIN}/bin/${COMPILER}-gcc)
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH ${TOOLCHAIN}/${COMPILER})
EOF

    cmake -G"Unix Makefiles" \
          -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=toolchain.cmake \
          -DCMAKE_POSITION_INDEPENDENT_CODE=1 \
          -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${PREFIX} \
          -DWITH_JPEG8=1 \
          ${MY_SOURCE_DIR}

    make clean
    make
    make install

    #从当前arch_abi编译目录跳出，对应上面的cd ${BUILD_DIR},以便function多次执行
    cd ../../

    echo "-------------------$2 build end-------------------------"
}

# build armeabi
build_bin arm armeabi arm-linux-androideabi arm-linux-androideabi "$ANDROID_ARMV5_CFLAGS" arm

#build armeabi-v7a
build_bin arm armeabi-v7a arm-linux-androideabi arm-linux-androideabi "$ANDROID_ARMV7_CFLAGS" arm

#build arm64-v8a
build_bin arm64 arm64-v8a aarch64-linux-android aarch64-linux-android "$ANDROID_ARMV8_CFLAGS" aarch64

#build x86
build_bin x86 x86 x86 i686-linux-android "$ANDROID_X86_CFLAGS" i386

#build x86_64
build_bin x86_64 x86_64 x86_64 x86_64-linux-android "$ANDROID_X86_64_CFLAGS" x86_64

如果编译遇见权限问题

给它一个可执行文件的权限 chmod +x build.sh
继续执行
编译完成

这里我们发现已经有我们需要的静态库 .a 和动态库 .so

在 AndroidStudio 中创建一个简单的项目用于测试是否压缩成功

结构目录

标红的都是重要的文件，include 头文件和 libs/armeabi-v7a 是我们刚刚编译出来的文件

下面我们就来运行一下看看压缩效果

压缩主要代码

jni 代码

#include <jni.h>
#include <string>
#include "../include/jpeglib.h"
#include <malloc.h>
#include <android/bitmap.h>


void write_JPEG_file(uint8_t *data, int w, int h, jint q, const char *path) {
//    3.1、创建jpeg压缩对象
    jpeg_compress_struct jcs;
    //错误回调
    jpeg_error_mgr error;
    jcs.err = jpeg_std_error(&error);
    //创建压缩对象
    jpeg_create_compress(&jcs);
//    3.2、指定存储文件  write binary
    FILE *f = fopen(path, "wb");
    jpeg_stdio_dest(&jcs, f);
//    3.3、设置压缩参数
    jcs.image_width = w;
    jcs.image_height = h;
    //bgr
    jcs.input_components = 3;
    jcs.in_color_space = JCS_RGB;
    jpeg_set_defaults(&jcs);
    //开启哈夫曼功能
    jcs.optimize_coding = true;
    jpeg_set_quality(&jcs, q, 1);
//    3.4、开始压缩
    jpeg_start_compress(&jcs, 1);
//    3.5、循环写入每一行数据
    int row_stride = w * 3;//一行的字节数
    JSAMPROW row[1];
    while (jcs.next_scanline < jcs.image_height) {
        //取一行数据
        uint8_t *pixels = data + jcs.next_scanline * row_stride;
        row[0] = pixels;
        jpeg_write_scanlines(&jcs, row, 1);
    }
//    3.6、压缩完成
    jpeg_finish_compress(&jcs);
//    3.7、释放jpeg对象
    fclose(f);
    jpeg_destroy_compress(&jcs);
}


extern "C"
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_yk_libjpeg_1sample_libjpeg_JpegUtils_native_1Compress__Landroid_graphics_Bitmap_2ILjava_lang_String_2(
        JNIEnv *env, jclass type, jobject bitmap, jint q, jstring path_) {
    const char *path = env->GetStringUTFChars(path_, 0);
    //从bitmap获取argb数据
    AndroidBitmapInfo info;//info=new 对象();
    //获取里面的信息
    AndroidBitmap_getInfo(env, bitmap, &info);//  void method(list)
    //得到图片中的像素信息
    uint8_t *pixels;//uint8_t char    java   byte     *pixels可以当byte[]
    AndroidBitmap_lockPixels(env, bitmap, (void **) &pixels);
    //jpeg argb中去掉他的a ===>rgb
    int w = info.width;
    int h = info.height;
    int color;
    //开一块内存用来存入rgb信息
    uint8_t *data = (uint8_t *) malloc(w * h * 3);//data中可以存放图片的所有内容
    uint8_t *temp = data;
    uint8_t r, g, b;//byte
    //循环取图片的每一个像素
    for (int i = 0; i < h; i++) {
        for (int j = 0; j < w; j++) {
            color = *(int *) pixels;//0-3字节  color4 个字节  一个点
            //取出rgb
            r = (color >> 16) & 0xFF;//    #00rrggbb  16  0000rr   8  00rrgg
            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;
            //指针跳过4个字节
            pixels += 4;
        }
    }
    //把得到的新的图片的信息存入一个新文件 中
    write_JPEG_file(temp, w, h, q, path);

    //释放内存
    free(temp);
    AndroidBitmap_unlockPixels(env, bitmap);
    env->ReleaseStringUTFChars(path_, path);
}

调用代码

public class JpegUtils {
    static {
        System.loadLibrary("jpeg-yk");
    }

    /**
     * A native method that is implemented by the 'native-lib' native library,
     * which is packaged with this application.
     */
    public native  static void native_Compress(Bitmap bitmap, int q, String path);

}

效果

开始压缩

    public void click(View view) {
        File input = new File(Environment.getExternalStorageDirectory(), "/girl.jpg");
        ImageView preImg = findViewById(R.id.pre);
        mNextImg = findViewById(R.id.next);
        inputBitmap = BitmapFactory.decodeFile(input.getAbsolutePath());
        preImg.setImageBitmap(inputBitmap);
       JpegUtils .native_Compress(inputBitmap, 10, Environment.getExternalStorageDirectory() + "/girl4.jpg");
        Toast.makeText(this, "执行完成", Toast.LENGTH_SHORT).show();
        String filePath = Environment.getExternalStorageDirectory() + "/girl4.jpg";
        mNextImg.setImageBitmap(BitmapFactory.decodeFile(filePath));
    }

动画效果

压缩效果: 压缩质量在 10 的时候用压缩出来的质量也还是挺好了，只有周围有点点模糊，但是建议压缩质量在 30 -50 之间。

压缩率: 大约压缩后的图片大小是原图的缩小 6 倍的样子。

资料

更多代码信息请移步 GitHub

提供 libjpeg 编译脚本

libjpeg 编译的源码和动态/静态库在 dist 目录提取码：b0cs

计划(也有可能由于工作任务，滞后)

图片优化计划出三篇文章

libjpeg 编译及使用
长图巨图优化
bitmap 内存管理三级缓存

License

yangkun19921001/LIBJPEG_SAMPLE

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