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Android 图片高斯模糊解决方案_android glide加载图片失败后设置的高斯模糊不起作用

作者：我家自动化 | 2024-05-25 08:45:23

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android glide加载图片失败后设置的高斯模糊不起作用

Android 图片高斯模糊解决方案

近年来，图片高斯模糊备受设计师的青睐，在各大知名APP中，如微信、手机QQ、网易云音乐等等都有对背景高斯图模糊的设计，在Adnroid 中，现在常用的图片高斯模糊技术有三种：RenderScript 、fastBlur、对RenderScript和fastBlur的优化，接下来分别分析各自的优缺点和在项目中该使用哪个解决方案。先上一张效果图：

高斯模糊效果图.png

1，RenderScript

RenderScript是在Android上的高性能运行密集型运算的框架，RenderScript主要用于数据并行计算，尤其对图像处理、摄影分析和计算机视觉特别有用。RenderScript是在Android3.0（API 11）引入的。而Android图片高斯模糊处理，通常也是用这个库来完成。它提供了我们Java层调用的API,实际上是在c/c++ 层来处理的，所以它的效率和性能通常是最高的。要使用RenderScript完成图片高斯模糊只需要以下几步：
(1) 初始化一个RenderScript Context：RenderScript 上下文环境通过create(Context)方法来创建，它保证RenderScript的使用并且提供一个控制后续所有RenderScript对象（如：ScriptIntrinsicBlur、Allocation等）生命周期的对象。

(2)通过Script至少创建一个Allocation：一个Allocation是提供存储大量可变数据的RenderScript 对象。在内核中，Allocation作为输入和输出，在内核中通过rsGetElementAt_type ()和rsSetElementAt_type()方法来访问Allocation当script全局绑定的时候。使用createFromBitmap 和createTyped来创建Allocation。

(3)创建ScriptIntrinsic：它内置了RenderScript 的一些通用操作，如高斯模糊、扭曲变换、图像混合等等，更多的操作请看ScriptIntrinsic的子类，本文要用的高斯模糊处理就是用的它的子类ScriptIntrinsicBlur。
(4)填充数据到Allocations：除了使用方法createFromBitmap创建的Allocation外，其它的第一次创建时都是填充的空数据。

(5)** 设置模糊半径**：设置一个模糊的半径,其值为 0－25。

(6) 启动内核，调用方法处理：调用forEach 方法模糊处理。

(7) ** 从Allocation 中拷贝数据**：为了能在Java层访问Allocation的数据，用Allocation其中一个copy方法来拷贝数据。
(8) 销毁RenderScript对象：可以用destroy方法来销毁RenderScript对象或者让它可以被垃圾回收，destroy 之后，就能在用它控制的RenderScript对象了（比如在销毁了之后，再调用ScriptIntrinsic或者Allocation的方法是要抛异常的）。

以上几个步骤就可以完成的图片的高斯模糊，看一下对应的代码：

  1. private static Bitmap rsBlur(Context context,Bitmap source,int radius){
  2.  
  3.         Bitmap inputBmp = source;
  4.         //(1)
  5.         RenderScript renderScript =  RenderScript.create(context);
  6.  
  7.         Log.i(TAG,"scale size:"+inputBmp.getWidth()+"*"+inputBmp.getHeight());
  8.  
  9.         // Allocate memory for Renderscript to work with
  10.         //(2)
  11.         final Allocation input = Allocation.createFromBitmap(renderScript,inputBmp);
  12.         final Allocation output = Allocation.createTyped(renderScript,input.getType());
  13.         //(3)
  14.         // Load up an instance of the specific script that we want to use.
  15.         ScriptIntrinsicBlur scriptIntrinsicBlur = ScriptIntrinsicBlur.create(renderScript, Element.U8_4(renderScript));
  16.         //(4)
  17.         scriptIntrinsicBlur.setInput(input);
  18.         //(5)
  19.         // Set the blur radius
  20.         scriptIntrinsicBlur.setRadius(radius);
  21.         //(6)
  22.         // Start the ScriptIntrinisicBlur
  23.         scriptIntrinsicBlur.forEach(output);
  24.         //(7)
  25.         // Copy the output to the blurred bitmap
  26.         output.copyTo(inputBmp);
  27.         //(8)
  28.         renderScript.destroy();
  29.  
  30.     return inputBmp;
  31.     }

上面对应的步骤已经用序号标出，代码就十行左右，很简单。这就十Android提供给我们的可以处理图片高斯模糊的库。性能比较好，因为是在c/c++层做的处理。但是它只能在API 17或者更高的版本使用, 看一下文档的说明：

RC——API.png

如上图，红框中标记的ScriptIntrinsicBlur 是在API 17加入的，因此低版本的手机是用不了，为了能兼容低版本的手机，我们还得探索其他方案。

RenderScript 兼容包：
所幸的是，Google 为了兼容低版本也可以用RenderScript，加了一个兼容包，android.support.v8.renderscript ，使用support.v8.renderscript就能兼容到Android 2.3版本(API 9),现在市面上估计没有比2.3版本还低的手机了(4.x 的手机都不多了)。使用兼容包和使用原生的RenderScript完全一样，代码还是上面的代码。只是需要在app 的build.gradle添加如下的代码

  1. android {
  2.     compileSdkVersion 23
  3.     buildToolsVersion "23.0.3"
  4.  
  5.     defaultConfig {
  6.         minSdkVersion 9
  7.         targetSdkVersion 19
  8.  
  9.         // 使用support.v8.renderscript
  10.         renderscriptTargetApi 18
  11.         renderscriptSupportModeEnabled true
  12.  
  13.     }
  14. }

只要添加上面的2行代码就行了。但是有2点需要注意：

注意：
1，Android SDK Tools revision 22.2 or higher（Tools 需要22.2或者更高的版本）
2，Android SDK Build-tools revision 18.1.0 or higher( Build-tools 需要18.1.0或者更高的版本)
如果没有达到的话，通过Anroid SDK Manager 更新安装。

有了兼容包，那么RenderScript就是一个完美的解决方案了吗？答案是NO,还有2个缺点：

  • 虽然RenderScript效率不错，但是处理尺寸大一点的图片还是达不到16ms每一帧，需要优化
  • 虽然兼容包能解决API17以下不能使用的问题，但是引入兼容包又带来了新的问题，APK 的包大小增大了，support.v8.renderscript有160k,现在各家的APP都在要求APK瘦身，对于那种本来就很大的APK来说还是不能接受的。

因此我们还要找一下其他方案，接下来看一下fastBlur算法。

2，fastBlur

fastBlur 是除了RenderScript 之外的另一种方法，它直接在Java层做图片的模糊处理。对每个像素点应用高斯模糊计算、最后在合成Bitmap。请看源码：

  1.  /**
  2.      * Stack Blur v1.0 from
  3.      * http://www.quasimondo.com/StackBlurForCanvas/StackBlurDemo.html
  4.      * Java Author: Mario Klingemann <mario at quasimondo.com>
  5.      * http://incubator.quasimondo.com
  6.      *
  7.      * created Feburary 29, 2004
  8.      * Android port : Yahel Bouaziz <yahel at kayenko.com>
  9.      * http://www.kayenko.com
  10.      * ported april 5th, 2012
  11.      *
  12.      * This is a compromise between Gaussian Blur and Box blur
  13.      * It creates much better looking blurs than Box Blur, but is
  14.      * 7x faster than my Gaussian Blur implementation.
  15.      *
  16.      * I called it Stack Blur because this describes best how this
  17.      * filter works internally: it creates a kind of moving stack
  18.      * of colors whilst scanning through the image. Thereby it
  19.      * just has to add one new block of color to the right side
  20.      * of the stack and remove the leftmost color. The remaining
  21.      * colors on the topmost layer of the stack are either added on
  22.      * or reduced by one, depending on if they are on the right or
  23.      * on the left side of the stack.
  24.      *
  25.      * If you are using this algorithm in your code please add
  26.      * the following line:
  27.      * Stack Blur Algorithm by Mario Klingemann <mario@quasimondo.com>
  28.      */
  30.     private static Bitmap fastBlur(Bitmap sentBitmap, float scale, int radius) {
  31.  
  32.         int width = Math.round(sentBitmap.getWidth() * scale);
  33.         int height = Math.round(sentBitmap.getHeight() * scale);
  34.         sentBitmap = Bitmap.createScaledBitmap(sentBitmap, width, height, false);
  35.  
  36.         Bitmap bitmap = sentBitmap.copy(sentBitmap.getConfig(), true);
  37.  
  38.         if (radius < 1) {
  39.             return (null);
  40.         }
  41.  
  42.         int w = bitmap.getWidth();
  43.         int h = bitmap.getHeight();
  44.  
  45.         int[] pix = new int[w * h];
  46.         Log.e("pix", w + " " + h + " " + pix.length);
  47.         bitmap.getPixels(pix, 0, w, 0, 0, w, h);
  48.  
  49.         int wm = w - 1;
  50.         int hm = h - 1;
  51.         int wh = w * h;
  52.         int div = radius + radius + 1;
  53.  
  54.         int r[] = new int[wh];
  55.         int g[] = new int[wh];
  56.         int b[] = new int[wh];
  57.         int rsum, gsum, bsum, x, y, i, p, yp, yi, yw;
  58.         int vmin[] = new int[Math.max(w, h)];
  59.  
  60.         int divsum = (div + 1) >> 1;
  61.         divsum *= divsum;
  62.         int dv[] = new int[256 * divsum];
  63.         for (i = 0; i < 256 * divsum; i++) {
  64.             dv[i] = (i / divsum);
  65.         }
  66.  
  67.         yw = yi = 0;
  68.  
  69.         int[][] stack = new int[div][3];
  70.         int stackpointer;
  71.         int stackstart;
  72.         int[] sir;
  73.         int rbs;
  74.         int r1 = radius + 1;
  75.         int routsum, goutsum, boutsum;
  76.         int rinsum, ginsum, binsum;
  77.  
  78.         for (y = 0; y < h; y++) {
  79.             rinsum = ginsum = binsum = routsum = goutsum = boutsum = rsum = gsum = bsum = 0;
  80.             for (i = -radius; i <= radius; i++) {
  81.                 p = pix[yi + Math.min(wm, Math.max(i, 0))];
  82.                 sir = stack[i + radius];
  83.                 sir[0] = (p & 0xff0000) >> 16;
  84.                 sir[1] = (p & 0x00ff00) >> 8;
  85.                 sir[2] = (p & 0x0000ff);
  86.                 rbs = r1 - Math.abs(i);
  87.                 rsum += sir[0] * rbs;
  88.                 gsum += sir[1] * rbs;
  89.                 bsum += sir[2] * rbs;
  90.                 if (i > 0) {
  91.                     rinsum += sir[0];
  92.                     ginsum += sir[1];
  93.                     binsum += sir[2];
  94.                 } else {
  95.                     routsum += sir[0];
  96.                     goutsum += sir[1];
  97.                     boutsum += sir[2];
  98.                 }
  99.             }
  100.             stackpointer = radius;
  101.  
  102.             for (x = 0; x < w; x++) {
  103.  
  104.                 r[yi] = dv[rsum];
  105.                 g[yi] = dv[gsum];
  106.                 b[yi] = dv[bsum];
  107.  
  108.                 rsum -= routsum;
  109.                 gsum -= goutsum;
  110.                 bsum -= boutsum;
  111.  
  112.                 stackstart = stackpointer - radius + div;
  113.                 sir = stack[stackstart % div];
  114.  
  115.                 routsum -= sir[0];
  116.                 goutsum -= sir[1];
  117.                 boutsum -= sir[2];
  118.  
  119.                 if (y == 0) {
  120.                     vmin[x] = Math.min(x + radius + 1, wm);
  121.                 }
  122.                 p = pix[yw + vmin[x]];
  123.  
  124.                 sir[0] = (p & 0xff0000) >> 16;
  125.                 sir[1] = (p & 0x00ff00) >> 8;
  126.                 sir[2] = (p & 0x0000ff);
  127.  
  128.                 rinsum += sir[0];
  129.                 ginsum += sir[1];
  130.                 binsum += sir[2];
  131.  
  132.                 rsum += rinsum;
  133.                 gsum += ginsum;
  134.                 bsum += binsum;
  135.  
  136.                 stackpointer = (stackpointer + 1) % div;
  137.                 sir = stack[(stackpointer) % div];
  138.  
  139.                 routsum += sir[0];
  140.                 goutsum += sir[1];
  141.                 boutsum += sir[2];
  142.  
  143.                 rinsum -= sir[0];
  144.                 ginsum -= sir[1];
  145.                 binsum -= sir[2];
  146.  
  147.                 yi++;
  148.             }
  149.             yw += w;
  150.         }
  151.         for (x = 0; x < w; x++) {
  152.             rinsum = ginsum = binsum = routsum = goutsum = boutsum = rsum = gsum = bsum = 0;
  153.             yp = -radius * w;
  154.             for (i = -radius; i <= radius; i++) {
  155.                 yi = Math.max(0, yp) + x;
  156.  
  157.                 sir = stack[i + radius];
  158.  
  159.                 sir[0] = r[yi];
  160.                 sir[1] = g[yi];
  161.                 sir[2] = b[yi];
  162.  
  163.                 rbs = r1 - Math.abs(i);
  164.  
  165.                 rsum += r[yi] * rbs;
  166.                 gsum += g[yi] * rbs;
  167.                 bsum += b[yi] * rbs;
  168.  
  169.                 if (i > 0) {
  170.                     rinsum += sir[0];
  171.                     ginsum += sir[1];
  172.                     binsum += sir[2];
  173.                 } else {
  174.                     routsum += sir[0];
  175.                     goutsum += sir[1];
  176.                     boutsum += sir[2];
  177.                 }
  178.  
  179.                 if (i < hm) {
  180.                     yp += w;
  181.                 }
  182.             }
  183.             yi = x;
  184.             stackpointer = radius;
  185.             for (y = 0; y < h; y++) {
  186.                 // Preserve alpha channel: ( 0xff000000 & pix[yi] )
  187.                 pix[yi] = ( 0xff000000 & pix[yi] ) | ( dv[rsum] << 16 ) | ( dv[gsum] << 8 ) | dv[bsum];
  188.  
  189.                 rsum -= routsum;
  190.                 gsum -= goutsum;
  191.                 bsum -= boutsum;
  192.  
  193.                 stackstart = stackpointer - radius + div;
  194.                 sir = stack[stackstart % div];
  195.  
  196.                 routsum -= sir[0];
  197.                 goutsum -= sir[1];
  198.                 boutsum -= sir[2];
  199.  
  200.                 if (x == 0) {
  201.                     vmin[y] = Math.min(y + r1, hm) * w;
  202.                 }
  203.                 p = x + vmin[y];
  204.  
  205.                 sir[0] = r[p];
  206.                 sir[1] = g[p];
  207.                 sir[2] = b[p];
  208.  
  209.                 rinsum += sir[0];
  210.                 ginsum += sir[1];
  211.                 binsum += sir[2];
  212.  
  213.                 rsum += rinsum;
  214.                 gsum += ginsum;
  215.                 bsum += binsum;
  216.  
  217.                 stackpointer = (stackpointer + 1) % div;
  218.                 sir = stack[stackpointer];
  219.  
  220.                 routsum += sir[0];
  221.                 goutsum += sir[1];
  222.                 boutsum += sir[2];
  223.  
  224.                 rinsum -= sir[0];
  225.                 ginsum -= sir[1];
  226.                 binsum -= sir[2];
  227.  
  228.                 yi += w;
  229.             }
  230.         }
  231.  
  232.         Log.e("pix", w + " " + h + " " + pix.length);
  233.         bitmap.setPixels(pix, 0, w, 0, 0, w, h);
  234.  
  235.         return (bitmap);
  236.     }

如上所示，就一个方法,使用这种方式不会有兼容性问题，也不会引入jar包导致APK变大。但是这种方法的效率是非常低的，想想也知道，因为是在Java 层处理，速度当然慢。测试了一张800 x 450 的图片,RenderScript平均25 ms 左右，fastBlur平均310ms 左右，相当于差了10倍。还有就是使用这种方式是把图片全部加载到内存，如果图片较大，容易导致OOM。

3，对RenderScript 和fastBlur 的优化

上面对RenderScript 和fastBlur做了分析，虽然RenderScript的效率要比fastBlur 好很多，但是还是有可能达不到16ms每一帧的要求而导致卡顿。所以需要进行优化。

思路： 在stackOverFlow上有提供优化思路（地址：http://stackoverflow.com/questions/2067955/fast-bitmap-blur-for-android-sdk）
,原理是这样的：通过缩小图片，使其丢失一些像素点，接着进行模糊化处理，然后再放大到原来尺寸。由于图片缩小后再进行模糊处理，需要处理的像素点和半径都变小，从而使得模糊处理速度加快。

因此我们只需要将原来的图片缩小，然后在用RenderScript 或者fastBlur 处理，就可以加快速度了，添加如下代码：

  1.         int width = Math.round(source.getWidth() * scale);
  2.         int height = Math.round(source.getHeight() * scale);
  3.  
  4.         Bitmap inputBmp = Bitmap.createScaledBitmap(source,width,height,false);

renderScript 高斯模糊的完整方法如下：

  1. private static Bitmap rsBlur(Context context,Bitmap source,int radius,float scale){
  2.  
  3.         Log.i(TAG,"origin size:"+source.getWidth()+"*"+source.getHeight());
  4.         int width = Math.round(source.getWidth() * scale);
  5.         int height = Math.round(source.getHeight() * scale);
  6.  
  7.         Bitmap inputBmp = Bitmap.createScaledBitmap(source,width,height,false);
  8.  
  9.         RenderScript renderScript =  RenderScript.create(context);
  10.  
  11.         Log.i(TAG,"scale size:"+inputBmp.getWidth()+"*"+inputBmp.getHeight());
  12.  
  13.         // Allocate memory for Renderscript to work with
  14.  
  15.         final Allocation input = Allocation.createFromBitmap(renderScript,inputBmp);
  16.         final Allocation output = Allocation.createTyped(renderScript,input.getType());
  17.  
  18.         // Load up an instance of the specific script that we want to use.
  19.         ScriptIntrinsicBlur scriptIntrinsicBlur = ScriptIntrinsicBlur.create(renderScript, Element.U8_4(renderScript));
  20.         scriptIntrinsicBlur.setInput(input);
  21.  
  22.         // Set the blur radius
  23.         scriptIntrinsicBlur.setRadius(radius);
  24.  
  25.         // Start the ScriptIntrinisicBlur
  26.         scriptIntrinsicBlur.forEach(output);
  27.  
  28.         // Copy the output to the blurred bitmap
  29.         output.copyTo(inputBmp);
  30.  
  31.  
  32.         renderScript.destroy();
  33.     return inputBmp;
  34.     }

先对Bitmap 缩小，然后再模糊处理。

Note：缩小的系数应该为2的整数次幂 ，即上面代码中的scale应该为1/2、1/4、1/8 ... 参考BitmapFactory.Options 对图片缩放 的inSample系数。据前辈们经验，一般scale = 1/8 为佳。

看一下使用RenderScript和fastBlur 以及优化后，高斯模糊一张图片所花时间的对比表，测试机型为魅族metal,系统为Android 5.1,如下：

模糊时间对比表.png

如上图：以1080 x 1349 的图片为例(每一个半径取5次的均值)，使用原尺寸用两种方法进行高斯模糊，RenderScript的效率比fastBlur高，大约快10倍，但是都超过了16ms，而使用优化方法后，使其先缩小8倍，再模糊，2种方法效率都有质的提高，RenderScript模糊时间不足5ms，fastBlur 也接近16ms，半径为15以下小与16ms。

因此不管使用哪种方法模糊图片，都应该先优化，再模糊。

4，优缺点比较及图片高斯模糊方案

RenderScript 优点：

  • 使用简单，原生的API，十行左右的代码就能完成高斯模糊
  • 效率较高，是在c/c++层做处理

RenderScript 缺点：

  • API 17以上才能使用
  • 用兼容包的话，会导致APK 体积增大，support包约160k

fastBlur的优点：

  • 没有兼容版本问题
  • 不用引入三方包，不会增加APK大小

fastBlur的缺点：

  • 效率很低，在Java层做处理
  • 将Bitmap全部加载到内存，较大图片容易OOM

以上对比了2种方法的优缺点，各有优劣，那么我们到底选择哪一种呢？这个需要看情况而定，给出下面2种方案：
高斯模糊方案一： 如果APK本身较小，可以接受增大的160k体积，那么直接使用兼容包的RenderScript (注意需要先优化，用上面的先缩小再模糊)。
高斯模糊方案二：如果不想APK体积增大，那么在模糊的时候做判断, API版本大于17 ，直接使用原生的RenderScript模糊，API版本小于17,则用fastBlur方法。(同样需要先优化，后模糊)。

6,轮子

由于高斯模糊在项目中用得比较多，而每一个项目都去拷贝代码，这样很麻烦，并且不优雅，因此，对这两种方法优化后，封装成了一个Lib,要使用时直接添加依赖就行。

添加依赖：
1, 最外层build.gradle 添加一下代码：

  1. allprojects {
  2.     repositories {
  3.         jcenter()
  4.         
  5.         maven {url "https://jitpack.io"}
  6.     }
  7. }

2，app 的build.gradle添加：

  1.   dependencies {
  2.   compile 'com.github.pinguo-zhouwei:EasyBlur:v1.0.0'
  3. }

3,app 的build.gradle添加：

  1.  defaultConfig {
  2.         applicationId "com.zhouwei.easyblur"
  3.         minSdkVersion 16
  4.         targetSdkVersion 25
  5.         versionCode 1
  6.         versionName "1.0"
  7.         testInstrumentationRunner "android.support.test.runner.AndroidJUnitRunner"
  8.          
  9.         //使用renderscript 兼容包 
  10.         renderscriptTargetApi 25
  11.         renderscriptSupportModeEnabled true
  12.     }

使用方法:
1，简单使用，指定Bitmap和半径

  1. Bitmap finalBitmap = EasyBlur.with(MainActivity.this)
  2.                         .bitmap(overlay) //要模糊的图片
  3.                         .radius(10)//模糊半径
  4.                         .blur();

2,可以指定缩小的倍数，默认缩小倍数为8

  1. Bitmap finalBitmap = EasyBlur.with(MainActivity.this)
  2.                         .bitmap(overlay) //要模糊的图片
  3.                         .radius(10)//模糊半径
  4.                         .scale(4)//指定模糊前缩小的倍数
  5.                         .blur();

3, 指定使用哪一种方法,默认是使用兼容的RenderScript 高斯模糊

  1. Bitmap finalBitmap = EasyBlur.with(MainActivity.this)
  2.                         .bitmap(overlay) //要模糊的图片
  3.                         .radius(10)//模糊半径
  4.                         .scale(4)//指定模糊前缩小的倍数
  5.                         .policy(EasyBlur.BlurPolicy.FAST_BLUR)//使用fastBlur
  6.                         .blur();

代码已经上传Github:EasyBlur

参考资料

RenderScript API 指南
android图片处理之图像模糊
高斯模糊实现方案探究
Fast Bitmap Blur For Android SDK

原文地址：https://www.jianshu.com/p/02da487a2f43

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