内容简介：版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/cuiran/article/details/85329158
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查找问题
最近在项目中遇到将摄像头数据处理后转Bitmap的内存溢出问题，大概运行到七八个小时后，就出现了内存溢出，后来看了一下错误提示发现
bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(stream.toByteArray(), 0, stream.size());
这个地方会导致出现问题，故对此需要进行优化。
优化之前
首先看一下原先的处理方式
private static Bitmap nv21ToBitmap(byte[] nv21, int width, int height) {
Bitmap bitmap = null;
try {
YuvImage image = new YuvImage(nv21, ImageFormat.NV21, width, height, null);
ByteArrayOutputStream stream = new ByteArrayOutputStream();
image.compressToJpeg(new Rect(0, 0, width, height), 80, stream);
bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(stream.toByteArray(), 0, stream.size());
stream.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return bitmap;
}
优化之后
优化后的处理如下：
package com.cdigi.facedep.util;
import android.content.Context;
import android.graphics.Bitmap;
import android.renderscript.Allocation;
import android.renderscript.Element;
import android.renderscript.RenderScript;
import android.renderscript.ScriptIntrinsicYuvToRGB;
import android.renderscript.Type;
/**
* Created by caydencui on 2018/12/7.
*/
public class NV21ToBitmap {
private RenderScript rs;
private ScriptIntrinsicYuvToRGB yuvToRgbIntrinsic;
private Type.Builder yuvType, rgbaType;
private Allocation in, out;
public NV21ToBitmap(Context context) {
rs = RenderScript.create(context);
yuvToRgbIntrinsic = ScriptIntrinsicYuvToRGB.create(rs, Element.U8_4(rs));
}
public Bitmap nv21ToBitmap(byte[] nv21, int width, int height){
if (yuvType == null){
yuvType = new Type.Builder(rs, Element.U8(rs)).setX(nv21.length);
in = Allocation.createTyped(rs, yuvType.create(), Allocation.USAGE_SCRIPT);
rgbaType = new Type.Builder(rs, Element.RGBA_8888(rs)).setX(width).setY(height);
out = Allocation.createTyped(rs, rgbaType.create(), Allocation.USAGE_SCRIPT);
}
in.copyFrom(nv21);
yuvToRgbIntrinsic.setInput(in);
yuvToRgbIntrinsic.forEach(out);
Bitmap bmpout = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888);
out.copyTo(bmpout);
return bmpout;
}
}
优化对比
对帧率要求不高时，一直使用BitmapFactory.decodeByteArray来进行处理，耗时非常可观，耗时达到60-80ms，在新方法下，仅仅3~4ms就可完成对图像的处理，需要使用Renderscript内联函数，可以更快的转换为YUV图像，从而提供了性能，增加了程序的稳定性.
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网
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