图片处理——关于图片压缩的调研（1）

背景

近期在图片转写过程中，引擎为了保证资源使用，对识别的图片进行了大小限制，因此部分超限的图片将不能进行识别，所以为解决此问题

尝试寻找一种可控制的不改变图片大小（长度、宽度）的压缩方案。

难点

1、压缩大小必须是可控的，压缩后尽量接近在限制大小，保证引擎识别的准确度

2、图片存在远程服务器，图片下载到jvm内存中后，不在进行转存，直接进行压缩后输出给引擎，保证效率

调研

javax.imageio 和 thumbnailator

imageio是JDK自带的图片处理工具

thumbnailator 是Google提供的一款开源图片处理Java类库，目前已停止维护

这里验证的图片：1.jpg，存储大小为5.78MB

thumbnailator获取图片并压缩

public  byte[] compressImgByThumbnails(String imgUrl ,float quality){
    System.out.println("compressImgByThumbnails----begin--------------quality:"+quality);
    byte[] afterBuff = null;
    try{
        BufferedImage compressBuff = Thumbnails.of(new URL(imgUrl)).scale(1f).outputQuality(quality).asBufferedImage();
        byte[] beforeBuff = getByteArrayFromBufferedImage(compressBuff);
        System.out.println("beforeBuff:"+(beforeBuff.length/1024f/1024f));
        if(beforeBuff.length <0){//判断是否超限，这里为验证压缩设置为0
            return beforeBuff;
        }
        //压缩图片
        ByteArrayOutputStream os=new ByteArrayOutputStream();
        Thumbnails.of(new URL(imgUrl)).scale(1f).outputQuality(quality).toOutputStream(os);
        afterBuff = os.toByteArray();
        os.close();
        System.out.println("afterBuff:"+(afterBuff.length/1024f/1024f));
    }catch (Exception e){
        log.error("图片下载异常{}",e);
    }
    System.out.println("compressImgByThumbnails----end--------------quality:"+quality);
    return afterBuff;
}

 获取输出

beforeBuff 为2.59MB ，多次压缩之后（第一行为quality值，第二行为压缩后大小，单位是MB），十次压缩耗时为28.266秒

ImageIo获取图片并压缩

private byte[] compressImgByImageIO(String imgUrl ,float quality){
    System.out.println("compressImgByImageIO----begen--------------quality:"+quality);
    byte[] afterBuff = null;
    try{
        BufferedImage buff = ImageIO.read(new URL(imgUrl));
        byte[] beforeBuff = getByteArrayFromBufferedImage(buff);
        System.out.println("beforeBuff:"+(beforeBuff.length/1024f/1024f));
        // 指定写图片的方式为 jpg
        ImageWriter writer =  ImageIO.getImageWritersByFormatName("jpg").next();
        ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
        // 先指定Output，才能调用writer.write方法
        ImageOutputStream ios = ImageIO.createImageOutputStream(out);
        writer.setOutput(ios);

        ImageWriteParam param = writer.getDefaultWriteParam();
        if (param.canWriteCompressed()){
            // 指定压缩方式为MODE_EXPLICIT
            param.setCompressionMode(ImageWriteParam.MODE_EXPLICIT);
            // 压缩程度，参数qality是取值0~1范围内
            param.setCompressionQuality(quality);
        }
        // 调用write方法，向输入流写图片
        writer.write(null, new IIOImage(buff, null, null), param);
        afterBuff = out.toByteArray();
        out.close();
        ios.close();
        writer.dispose();
        System.out.println("afterBuff:"+(afterBuff.length/1024f/1024f));
    }catch (Exception e){
        log.error("图片下载异常{}",e);
    }
    System.out.println("compressImgByImageIO----end--------------quality:"+quality);
    return afterBuff;
}

获取输出

beforeBuff 为2.59MB ，多次压缩之后（第一行为quality值，第二行为压缩后大小，单位是MB），十次压缩耗时为16.601秒

分析

从二者对比上看，读取图片时，都对图片进行了压缩（原文件5.78MB，读取后2.59MB），且压缩比率未知；

quality对文件大小的影响是逐渐变小的，如下图：

针对以上点，读取文件来判断是否压缩，不能使用上面方法，需进行改造这里使用的是HttpClient

public static byte[] doGet(String url) {
    try {
        HttpClient client = HttpClients.createDefault();
        //发送get请求
        HttpGet request = new HttpGet(url);
        HttpResponse response = client.execute(request);

        /**请求发送成功，并得到响应**/
        if (response.getStatusLine().getStatusCode() == HttpStatus.SC_OK) {
            /**读取服务器返回过来的json字符串数据**/
            HttpEntity entity = response.getEntity();
            byte[] imgBytes = EntityUtils.toByteArray(entity);
            return imgBytes;
        }
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }

    return null;
}

获取到的字节数组如果大小超限需要进行压缩，这里选用ImageIO来处理压缩，因为速度更快，改造如下
遍历循环，直到大小符合要求位置

public byte[] compressImg(String imgUrl,int limitSize){
    byte[] beforeBuff = HttpUtil.doGet(imgUrl);
    if(beforeBuff.length        return beforeBuff;
    }else{
        float quality = 1f;
        byte[] result = null;
        while (quality>0.09f){
            result = compressImgByImageIO(imgUrl ,quality);
            if(result.length                quality = 0f;
            }else {
                quality-=0.1f;
            }
        }
        return result;
    }
}

private byte[] compressImgByImageIO(String imgUrl ,float quality){
    System.out.println("compressImgByImageIO------------------quality:"+quality);
    byte[] afterBuff = null;
    try{
        // 指定写图片的方式为 jpg
        BufferedImage buff = ImageIO.read(new URL(imgUrl));
        ImageWriter writer =  ImageIO.getImageWritersByFormatName("jpg").next();
        ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
        // 先指定Output，才能调用writer.write方法
        ImageOutputStream ios = ImageIO.createImageOutputStream(out);
        writer.setOutput(ios);
        ImageWriteParam param = writer.getDefaultWriteParam();
        if (param.canWriteCompressed()){
            // 指定压缩方式为MODE_EXPLICIT
            param.setCompressionMode(ImageWriteParam.MODE_EXPLICIT);
            // 压缩程度，参数qality是取值0~1范围内
            param.setCompressionQuality(quality);
        }
        // 调用write方法，向输入流写图片
        writer.write(null, new IIOImage(buff, null, null), param);
        afterBuff = out.toByteArray();
        out.close();
        ios.close();
        writer.dispose();
        System.out.println("afterBuff:"+(afterBuff.length/1024f/1024f));
    }catch (Exception e){
        log.error("图片下载异常{}",e);
    }

    return afterBuff;
}

功能达成，但是效率不高，还需优化