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    之前文章已经介绍了 MinIO 的环境搭建,已经对文件的上传下载方法,本篇文章一起与大家来学习图片压缩上传的方法

    1、背景

    最近客户总抱怨 APP 中图片显示较慢, 升级服务器带宽又没有多的预算。查看原因,是因为现在大家都是用的智能手机拍照,拍出来的照片小则 2-3 M,大则十几 M,所以导致图片显示较慢。思考再三,决定将图片进行压缩再上传图片服务器来解决图片显示慢的问题

    2、开发前戏

    1、引入 maven 依赖

    <!-- 图片压缩 -->
    <dependency>
        <groupId>net.coobird</groupId>
        <artifactId>thumbnailator</artifactId>
        <version>0.4.8</version>
    </dependency>
    

    本次我们选择了使用 thumbnailator 来作为压缩的工具

    2、thumbnailator 简介

    • Thumbnailator 是一个用来生成图像缩略图的 Java 类库,通过很简单的代码即可生成图片缩略图,也可直接对一整个目录的图片生成缩略图
    • 支持图片缩放,区域裁剪,水印,旋转,保持比例

    3、压缩前戏

    • 判断是否是图片方法
    /**
     * 判断文件是否为图片
     */
    public boolean isPicture(String imgName) {
        boolean flag = false;
        if (StringUtils.isBlank(imgName)) {
            return false;
        }
        String[] arr = {"bmp", "dib", "gif", "jfif", "jpe", "jpeg", "jpg", "png", "tif", "tiff", "ico"};
        for (String item : arr) {
            if (item.equals(imgName)) {
                flag = true;
                break;
            }
        }
        return flag;
    }
    

    3、压缩上传

    /**
     * 上传文件
     *
     * @param file 文件
     * @return
     */
    public JSONObject uploadFile(MultipartFile file) throws Exception {
        JSONObject res = new JSONObject();
        res.put("code", 500);
        // 判断上传文件是否为空
        if (null == file || 0 == file.getSize()) {
            res.put("msg", "上传文件不能为空");
            return res;
        }
        // 判断存储桶是否存在
        if (!client.bucketExists("test")) {
            client.makeBucket("test");
        }
        // 拿到文件后缀名,例如:png
        String suffix = file.getOriginalFilename().substring(file.getOriginalFilename().lastIndexOf(".") + 1);
        // UUID 作为文件名
        String uuid = String.valueOf(UUID.randomUUID());
        // 新的文件名
        String fileName = DateUtils.getYyyymmdd() + "/" + uuid + "." + suffix;
        /**
         * 判断是否是图片
         * 判断是否超过了 100K
         */
        if (isPicture(suffix) && (1024 * 1024 * 0.1) <= file.getSize()) {
            // 在项目根目录下的 upload 目录中生成临时文件
            File newFile = new File(ClassUtils.getDefaultClassLoader().getResource("upload").getPath() + uuid + "." + suffix);
            // 小于 1M 的
            if ((1024 * 1024 * 0.1) <= file.getSize() && file.getSize() <= (1024 * 1024)) {
                Thumbnails.of(file.getInputStream()).scale(1f).outputQuality(0.3f).toFile(newFile);
            }
            // 1 - 2M 的
            else if ((1024 * 1024) < file.getSize() && file.getSize() <= (1024 * 1024 * 2)) {
                Thumbnails.of(file.getInputStream()).scale(1f).outputQuality(0.2f).toFile(newFile);
            }
            // 2M 以上的
            else if ((1024 * 1024 * 2) < file.getSize()) {
                Thumbnails.of(file.getInputStream()).scale(1f).outputQuality(0.1f).toFile(newFile);
            }
            // 获取输入流
            FileInputStream input = new FileInputStream(newFile);
            // 转为 MultipartFile
            MultipartFile multipartFile = new MockMultipartFile("file", newFile.getName(), "text/plain", input);
            // 开始上传
            client.putObject("test", fileName, multipartFile.getInputStream(), file.getContentType());
            // 删除临时文件
            newFile.delete();
            // 返回状态以及图片路径
            res.put("code", 200);
            res.put("msg", "上传成功");
            res.put("url", minioProp.getEndpoint() + "/" + "test" + "/" + fileName);
        }
        // 不需要压缩,直接上传
        else {
            // 开始上传
            client.putObject("test", fileName, file.getInputStream(), file.getContentType());
            // 返回状态以及图片路径
            res.put("code", 200);
            res.put("msg", "上传成功");
            res.put("url", minioProp.getEndpoint() + "/" + "test" + "/" + fileName);
        }
        return res;
    }
    
    • 这里我们判断了当文件为图片的时候,且当它大小超过了 (1024 * 1024 * 0.1),约为 100K 的时候,才进行压缩
    • 我们首先在根目录下的 upload 目录中创建了一个临时文件 newFile
    • Thumbnails.of(file.getInputStream()).scale(1f).outputQuality(0.3f).toFile(newFile);将压缩后的文件输出到临时文件中
    • 然后将 FileInputStream 转为 MultipartFile 上传
    • 最后删除临时文件 newFile.delete();
    • 完成图片压缩上传

    4、测试

    • 原图 706K

    原图

    • 压缩后 120K

    压缩后

    5、总结

    • 综合以上代码,可以看出 Thumbnails 对图片的处理是很方便的,且代码量也非常少
    • 通过测试,可以看出压缩后的图片质量也很高
    • thumbnailator 对图片的处理支持全面,缩放,裁剪等

    如您在阅读中发现不足,欢迎留言!!!

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    热门讨论 2013-07-24 10:34:49
    很好用的图片压缩,不会影响图片质量,好用,希望能帮到某些朋友
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    免费在线快速图片压缩

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    点击保存全部可以打包下载全部压缩文件,鼠标在右侧滑动可以看到原版和优化版没有任何画质损失,但是文件大小减少了非常多,是不是很Nice!

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  • Python图片压缩

    千次阅读 2019-05-19 21:03:53
    Python图片压缩 原图片: 压缩后: 压缩后效果图: 使用方法: 在桌面文件夹新建名为“img”文件夹,将要压缩的图片放在里面即可,记得改变一下DIR路径。 第三方库:PIL glob 可自行选择分辨率 正常实现5M/JPG –...

    Python图片压缩

    原图片:

    压缩后:

    压缩后效果图:

    使用方法:

    在桌面文件夹新建名为“img”文件夹,将要压缩的图片放在里面即可,记得改变一下DIR路径。

    第三方库:PIL glob

    可自行选择分辨率

    正常实现5M/JPG – 100Kb/JPG

    如果没有安装该库请执行 pip install pillow 以及glob 进行安装第三方库
    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    __author__= 'Rp'
    __creation_time__= '2018/11/11 10:06'
    """
    
    import os
    from PIL import Image
    import glob
    
    DIR = r'c:\Users\Lenovo\Desktop\img/'
    
    
    class Compress_Picture(object):
        def __init__(self):
            # 图片格式,可以换成.bpm等
                self.file = '.JPG'
    
            # 图片压缩批处理
    
        def compressImage(self):
    
            for filename in glob.glob('%s%s%s' % (DIR, '*', self.file)):
                # print(filename)
                # 打开原图片压缩
                sImg = Image.open(filename)
                w, h = sImg.size
                print(w, h)
                dImg = sImg.resize((1280, 1080), Image.ANTIALIAS)  # 设置压缩尺寸和选项,注意尺寸要用括号
                # 小米6: 1008 * 754
                # 320*240  640*480 800*600 1024*768 1152*864 1280*960 1400*1050 1600*1200 2048*1536
                # 如果不存在目的目录则创建一个
                comdic = "%scompress/" % DIR
                if not os.path.exists(comdic):
                    os.makedirs(comdic)
    
                    # 压缩图片路径名称
                f1 = filename.split('/')
                f1 = f1[-1].split('\\')
                f2 = f1[-1].split('.')
                f2 = '%s%s1%s' % (comdic, f2[0], self.file)
                # print(f2)
                dImg.save(f2)  # save这个函数后面可以加压缩编码选项JPEG之类的
                print("%s compressed succeeded" % f1[-1])
    
    
    if __name__ == "__main__":
    
        obj = Compress_Picture()
    
        obj.compressImage()
    
    展开全文
  • Android 高效图片压缩

    万次阅读 2020-09-21 18:27:04
    使用libjpeg-turbo进行图片压缩 1. 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...

    使用libjpeg-turbo进行图片压缩

    1. 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

    2. 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。

    3.编译libjpeg-turbo

    3.1 编译环境

          Linux/Ubuntu/Centis都行。在windows环境下可以安装虚拟机或者购买一个云主机,作者在阿里云购买的一个Ubuntu主机。

    3.2 准备工作

    libjpeg: libjepg 2.0.5

    cmakecmake-3.18.2-Linux-x86_64.tar.gz

          在~/.bashrc中添加cmake的环境变量,代码如下:

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

          然后运行 source ~/.bashrc

    ndk: android-ndk-r21c

    [编译参考])(https://github.com/libjpeg-turbo/libjpeg-turbo/blob/master/BUILDING.md)

    3.3 编写编译脚本

           进入到libjpeg-turbo目录。生成shell脚本,代码如下:

    #!/bin/bash
    
    # 源码目录
    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 
    	
        # 最终编译的安装目录
        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

           修改权限 sudo chmod +x build.sh,然后再执行./build.sh,编译完成之后会生成如下目录:

     

    4. 在android使用libjpeg-turbo 

           1. 在 Android Studio 中创建一个项目,然后添加编译好的libjpeg-turbo文件,项目目录结构如下:

           2. 然后配置CMakeLists.txt,代码如下: 

    cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1)
    
    # 引入头文件
    include_directories(${CMAKE_SOURCE_DIR}/include)
    # 设置静态库路径
    set(CMAKE_CXX_FLAGS "${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代码如下:

    #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. 创建jpeg压缩对象
        jpeg_compress_struct jcs;
        // 错误回调
        jpeg_error_mgr errorMgr;
        jcs.err = jpeg_std_error(&errorMgr);
        // 创建压缩对象
        jpeg_create_compress(&jcs);
    
        // 2. 指定存储文件
        FILE *file = fopen(path, "wb");
        jpeg_stdio_dest(&jcs, file);
    
        // 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);
    
        // 4. 开始压缩
        jpeg_start_compress(&jcs, 1);
    
        // 5. 循环写入每一行数据
        int row_stride = w * 3;
        JSAMPROW row[1];
        while (jcs.next_scanline < jcs.image_height) {
            // 取出一行数据
            uint8_t *pixels = temp + jcs.next_scanline * row_stride;
            row[0] = pixels;
            jpeg_write_scanlines(&jcs, row, 1);
        }
    
        // 6 压缩完成
        jpeg_finish_compress(&jcs);
    
        // 7 释放内存
        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, jint q,
                                                                  jstring path) {
        // TODO: implement native_compress()
    
        const char *jni_path = env->GetStringUTFChars(path, 0);
        // 从bitmap中获取argb数据
        // 创建AndroidBitmapInfo对象
        AndroidBitmapInfo info;
        // 获取bitmap中的信息
        AndroidBitmap_getInfo(env, bitmap, &info);
        // 得到图片中的像素信息
        uint8_t *pixels; 
        AndroidBitmap_lockPixels(env, bitmap, (void **) &pixels);
        // jpeg argb中去掉他的a ===》 grg
        int w = info.width;
        int h = info.height;
        int color;
        // 申请一块内存用来存储rgb信息
        uint8_t *data = (uint8_t *) malloc(w * h * 3);
        memset(data, 0, w * h * 3);
        uint8_t *temp = data;
        uint8_t r, g, b;
        // 循环取出图片的每一个像素
        for (int i = 0; i < h; ++i) {
            for (int j = 0; j < w; ++j) {
                color = *(int *) pixels;
                // 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;
                // 指针跳过4个字节
                pixels += 4;
            }
        }
    
        // 把得到的新的图片的信息存放入一个新文件中
        write_jpeg_file(temp, w, h, q, jni_path);
    
        // 释放内存
        free(temp);
        AndroidBitmap_unlockPixels(env, bitmap);
        env->ReleaseStringUTFChars(path, jni_path);
    
    }
    
    
    

           4. 测试

     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, "执行完成", Toast.LENGTH_SHORT).show();
            compressImage.setImageBitmap(BitmapFactory.decodeFile("storage/emulated/0/original_1.jpg"));
        }

         5. 运行结果如下

    压缩效果: 压缩质量在 20 的时候用压缩出来的质量也还是挺好了,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 5 倍的样子。

     

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空空如也

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