1. Bitmap比较特别 因为其不可创建 而只能借助于BitmapFactory 而根据图像来源又可分以下几种情况：
我们甚至不用解释或者讨论：一个空的ImageView在视觉体验上真的很差，因为这是毋庸置疑的。如果你使用Picasso，你可能更倾向于通过网络连接来加载图像。依赖于你所处的网络环境，加载过程可能需要大量时间。一个比较优雅的方式就是先放置一个占位图，直到真正的图像被加载和处理完成之后，再进行替换。
参考:https://www.jianshu.com/p/3c5ac5fdb62a
因为 Android 设备通常具有不同的尺寸、形状和屏幕像素密度，所以我更喜欢用与分辨率无关的矢量资源（vector assets）。但它们究竟是什么？有什么益处？需要什么成本？什么时候应该使用它们？怎么创建和使用它们？在这一系列文章中，我将会探讨这些问题并解释为什么在你的应用中应该大量地使用矢量资源（vector assets）以及怎样最大限度地使用它们。
demo下载地址： http://download.csdn.net/detail/github_33304260/9863653
本文实例讲述了Android开发之圆角矩形创建工具RoundRect类。分享给大家供大家参考，具体如下：
将一个 100×100 的灰度值数组写入当前文件夹中的 PNG 文件。
Android官网中处理位图 和 高效加载大型位图 这两篇文章中已经做了很明确指出了如何高效的加载大图。这篇文章只是对其中的内容进行总结和扩展（比如图片内存计算、图片压缩等）。
piacsso是Square公司开源的一个Android的图形缓存库 官网地址：http://square.github.io/picasso/ Images add much-needed context and visual flair to Android applications. Picasso allows for hassle-free image loading in your application—often in one line of code! Picasso.with(context).load(“http://i.imgur.com/DvpvklR.png“).into(imageView); Many common pitfalls of image loading on Android are handled automatically by Picasso: Handling ImageView recycling and download cancelation in an adapter. Complex image transformations with minimal memory use. Automatic memory and disk caching. 简单来说 其强大的部分在于，可以实现图片下载和缓存功能，并且完全通过一行代码就能实现图片的异步加载：
](https://developer.android.com/topic/performance/graphics/load-bitmap) 这两篇文章中已经做了很明确指出了如何高效的加载大图。这篇文章只是对其中的内容进行总结和扩展（比如图片内存计算、图片压缩等）。
了解如何使用通用的技术来处理和读取位图对象，让您的用户界面（UI）组件是可响应的，并避免超过你的应用程序内存限制的方式。如果你不小心，位图可以快速消耗可用的内存预算而导致应用程序崩溃，引发可怕的异常：
很早看过这篇文章，并做了笔记，后来看到群里的小伙伴有问相关Drawable的问题，就把这篇翻译过来的文章给放出来了。大家一起学习，一起进步。想看原文的小伙伴可以点击下面的链接。 原文地址 前言 Drawable是可以绘制到屏幕上的图形。 Drawable用于定义形状，颜色，边界，渐变等，然后将其应用于Activity中的View。 这通常用于自定义显示在特定View。 Drawable倾向于在XML中定义，然后可以通过XML或Java代码应用于View。 有关Android的每个版本的默认Drawab
到现在为止，我们一直都是将我们的图像原始地融合在一起。因为我们只显示一张图片，所以这并不重要。当你在做游戏的时候，原始图像会导致不必要的减速。我们将把它们转换为优化的格式来加快它们的速度。
使用PHP GD库进行图像处理是PHP编程开发中常用的技术，而将其与SVG格式结合使用可以使图像处理更加灵活、高效和美观。本篇文章将围绕PHP GD库如何使用SVG格式进行图像处理展开探讨。
本教程介绍如何使用 tf.Keras 时序 API 从头开始训练模型，将 tf.Keras 模型转换为 tflite 格式，并在 Android 上运行该模型。我将以 MNIST 数据为例介绍图像分类，并分享一些你可能会面临的常见问题。本教程着重于端到端的体验，我不会深入探讨各种 tf.Keras API 或 Android 开发。
Bitmap - 称作位图，一般位图的文件格式后缀为bmp，当然编码器也有很多如RGB565、RGB8888。作为一种逐像素的显示对象执行效率高，但是缺点也很明显存储效率低。我们理解为一种存储对象比较好。
Twain协议扫描图片的时候，图片是以Bitmap的格式存储在内存中，我们需要从内存中把图片给复制出来。
想拥有自己的SystemVerilog IP库吗？设计时一个快捷键就能集成到自己的设计，酷炫的设计你也可以拥有！
Coil 是一个非常年轻的图片加载库，在 2020 年 10 月 22 日才发布了 1.0.0 版本，但却受到了 Android 官方的推广，在 Android Developers Backstage 这个博客中专门聊过一期。推广的原因比较简单：一方面是这个库确实做得很好，另一方面是这个库完全是用 Kotlin 写的，而且运用了大量 Kotlin 的特性，尤其是协程。所以 Google 嘴上说着不会放弃 Java，但实际上咱们都懂的。
SVG是可缩放矢量图形，全称Scalable Vector Graphics。经过数学计算利用直线和曲线绘制而成，无论怎么放大，都不会出现马赛克现象。可以使用Illustrator矢量图绘图软件来进行绘图。
在 GC 的过程中，其它在工作的线程会暂停，包括负责绘制的 UI 线程，并且在不同区域的内存释放速度也有一定的差异，但不管在哪个区域，都要到这次 GC 内存回收完成后，才会继续执行原来的线程。
前几天，老伙计推送微信的一篇文章，文章标题为：【Android微信上的SVG】，正好LZ借此机会学习了解下有关SVG的相关内容。
对于数据可视化而言，我们在使用软件可视化做图之后，还要把图片进行保存。所以对于图片的格式就需要有一些认识。
这篇文章介绍了几个非常实用的开源项目，它们可以帮助用户将网页转换为图像或 PDF 文件，并提供了丰富而灵活的配置选项来满足不同需求。无论您是需要生成网页快照还是抓取数据时获取相关信息，这些工具都能派上用场。它们基于先进的底层技术（如 Puppeteer 和 Chrome Headless），操作简单方便，并且在多个平台上均有良好兼容性。如果您对此类工具感兴趣，请务必查看一下这篇文章！
图形图像的绘制需要在画布上进行操作和处理，但是绘制需要了解很多细节以及可能要进行一些复杂的处理，这样就会增加学习和使用的成本，因此系统提供了一个被称之为Drawable的类来进行绘制处理。通过这个类可以减少我们的绘制工作和使用成本，同时系统也提供了众多的Drawable的派生类比如单色、图形、位图、裁剪、动画等等来完成一些常见的绘制需求。Drawable是一个抽象的可绘制类。他主要是提供了一个可绘制的区域bound属性以及一个draw成员函数，不同的派生类通过重载draw函数的实现而产生不同的绘制结果。
所有的图块被光栅化转化为位图后，合成线程会生成一个绘制图块的命令DrawQuad，然后该指令提交给浏览器进程，浏览器接收到DrawQuad命令，从GPU内存中读取图片输出到显卡后缓冲区，显卡将后缓冲区内容交换至前缓冲区，由屏幕已60HZ的频率刷新显示图片
注意 在Pygame中，原点(0, 0)位于屏幕左上角，向右下方移动时，坐标值将增大。在1200×800 的屏幕上，原点位于左上角，而右下角的坐标为(1200, 800)。
Tech 导读 本文将深入探讨如何在百万级别的高并发场景下实现高效的数据检索和处理。重点关注倒排索引的实现机制，这是一种使搜索更加迅速的数据结构，以及位图计算，一种优化存储和提高检索效率的技术。通过实际案例分析可以了解这些技术如何帮助处理大规模数据集，保证响应速度，并在高负载环境下维持系统的稳定性。
从3.0开始，Bitmap 像素数据和 Bitmap 对象一起存放在 Dalvik 堆中，而在 3.0 之前，Bitmap 像素数据存放在 Native 内存中。 所以，在3.0之前，Bitmap 像素数据在Nativie内存的释放是不确定的，容易内存溢出而Crash，官方强烈建议调用recycle()（当然是在确定不需要的时候）；而在3.0之后，则无此要求。
TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。它可以在移动设备上高效运行机器学习模型，因此您可以利用这些模型进行分类、回归或其他功能，而无需和服务器交互。
作者 | Eileen Mao和Tanjin Prity，谷歌工程实习生，2019年夏季发布。
由于手机流量有限，又要加快app的运行效率，因此好的app都有做图片缓存。图片缓存说起来简单，做起来就用到很多知识点，可算是集Android技术之大全了。只要理解图片缓存的算法，并加以实践把它做好，我觉得差不多可以懂半个Android的开发。
我们需要下载 Docker 才能安装它，在本节中，您将看到我们如何在 Windows 上安装 Docker 并使用适合在 Linux 上安装的脚本。
为了声明你想要使用在不同屏幕上的布局和位图 , 你必须在不同的路径中放置这些可选的资源 , 这类似于针对不同的语言字符串你所要做的事情 . 你也要也要意识到屏幕方向（横向或者纵向）也要被考虑成一种屏幕尺寸，所以许多的应用会修改布局来优化用户在不同的屏幕方向上的体验 .
1、屏幕相关概念 1.1分辨率 是指屏幕上有横竖各有多少个像素 1.2屏幕尺寸 指的是手机实际的物理尺寸，比如常用的2.8英寸，3.2英寸，3.5英寸，3.7英寸 android将屏幕大小分为四个级别（small，normal，large，and extra large）。 1.3屏幕密度 每英寸像素数 手机可以有相同的分辨率，但屏幕尺寸可以不相同， Diagonal pixel表示对角线的像素值（=），DPI=933/3.7=252 android将实际的屏幕密度分为四个通用尺寸（low，medium，high，and extra high） 一般情况下的普通屏幕：ldpi是120dpi，mdpi是160dpi，hdpi是240dpi，xhdpi是320dpi 对于屏幕来说，dpi越大，屏幕的精细度越高，屏幕看起来就越清楚 1.4密度无关的像素（Density-independent pixel——dip） dip是一种虚拟的像素单位 dip和具体像素值的对应公式是dip/pixel=dpi值/160,也就是px = dp * (dpi / 160) 当你定义应用的布局的UI时应该使用dp单位，确保UI在不同的屏幕上正确显示。 手机屏幕分类和像素密度的对应关系如表1所示 手机尺寸分布情况（http://developer.android.com/resources/dashboard/screens.html）如图所示， 目前主要是以分辨率为800*480和854*480的手机用户居多 从以上的屏幕尺寸分布情况上看，其实手机只要考虑3-4.5寸之间密度为1和1.5的手机 2、android多屏幕支持机制 Android的支持多屏幕机制即用为当前设备屏幕提供一种合适的方式来共同管理并解析应用资源。 Android平台中支持一系列你所提供的指定大小（size-specific）,指定密度（density-specific）的合适资源。 指定大小（size-specific）的合适资源是指small, normal, large, and xlarge。 指定密度（density-specific）的合适资源，是指ldpi (low), mdpi (medium), hdpi (high), and xhdpi (extra high). Android有个自动匹配机制去选择对应的布局和图片资源 1）界面布局方面 根据物理尺寸的大小准备5套布局: layout(放一些通用布局xml文件，比如界面顶部和底部的布局，不会随着屏幕大小变化，类似windos窗口的title bar), layout-small(屏幕尺寸小于3英寸左右的布局）， layout-normal(屏幕尺寸小于4.5英寸左右）， layout-large(4英寸-7英寸之间）， layout-xlarge(7-10英寸之间） 2）图片资源方面 需要根据dpi值准备5套图片资源: drawable：主要放置xml配置文件或者对分辨率要求较低的图片 drawalbe-ldpi:低分辨率的图片,如QVGA (240x320) drawable-mdpi:中等分辨率的图片,如HVGA (320x480) drawable-hdpi:高分辨率的图片,如WVGA (480x800),FWVGA (480x854) drawable-xhdpi：至少960dp x 720dp Android有个自动匹配机制去选择对应的布局和图片资源。 系统会根据机器的分辨率来分别到这几个文件夹里面去找对应的图片。 在开发程序时为了兼容不同平台不同屏幕，建议各自文件夹根据需求均存放不同版本图片。 3、AndroidManifest.xml 配置 android从1.6和更高，Google为了方便开发者对于各种分辨率机型的移植而增加了自动适配的功能 <supports-screens android:largeScreens="true" android:normalScreens="true" android:smallScreens="true" android:anyDensity="true"/> 3.1是否支持多种不同密度的屏幕 android:anyDensity=["true" | "false"] 如果android:anyDensity
图，貌似是一个好看的 UI 中必不可少的东西，精美的 UI 中不可避免的会使用一些奇特的各种图像元素来提升用户体验。对于开发者而言，如何在应用程序中有效地显示和处理图像成为一个重要的课题。在Python中，PyQt库是一个强大而灵活的选择，它提供了丰富的图像处理类和功能。
专栏地址：『youcans 的 OpenCV 例程300篇 – 总目录』 01. 图像的读取（cv2.imread） 02. 图像的保存（cv2.imwrite） 03. 图像的显示（cv2.imshow） 04. 用 matplotlib 显示图像（plt.imshow）
Bitmap在Android中指的是一张图片，可以是png，也可以是jpg等其他图片格式。
在你的自定义application中，或者在Activity.onCreate方法内，setContentView之前调用：
一、图像的读取 图像的读取主要函数是cv2.imread()。 函数格式：Mat cv::imread (const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR) 功能：读取图片文件。 参数： windows位图：后缀名为bmp JPEG文件：后缀名为jpeg/jpg JPEG2000：后缀名为jp2 便携式网络图像文件：后缀名为png TIFF文件：后缀名为tiff/tif 参数二是整型的flag，标志，默认值为IMREAD_COLOR，取值有如下几种： IMREAD_UNCHANGED：如果设置，则按原样返回加载的图像（带有Alpha通道，否则会被裁剪）。 IMREAD_GRAYSCALE：如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像读入。 IMREAD_COLOR：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像读入。 IMREAD_ANYDEPTH：如果设置，当输入具有相应深度时返回16位/ 32位图像，否则将其转换为8位。 IMREAD_ANYCOLOR：如果设置，图像将以任何可能的颜色格式读取。 IMREAD_LOAD_GDAL：如果设置，总是使用GDAL驱动程序加载图像。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2：如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像，图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_COLOR_2：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像，图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4：如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像，图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_COLOR_4：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像，图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8：如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像，图像尺寸减小1/8。 IMREAD_REDUCED_COLOR_8：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像，图像尺寸减小1/8 常用的是前三种。因为flags是整型，所以传入数值也行： flags >0：等同于IMREAD_COLOR。 flags =0：等同于 IMREAD_GRAYSCALE。 flags <0： 等同于IMREAD_UNCHANGED。 通常是给1、0、-1，给其他整型也是可以的。 返回值：Mat类型。从opencv2开始，用于存放图像的数据类型就是Mat， 二、图像的显示 图像读取后，下一步就是再把图像显示出来，主要函数有：cv2.namedWindows（）、cv2.imshow（）。再另外再介绍三个函数cv2.waitKey（）、cv2.destroyWindow（）、cv2.destroyAllWindows（）。 2.1 cv2.namedWindows函数介绍 void cv::namedWindow (const String & winname,int flags = WINDOW_AUTOSIZE ) 功能：创建一个窗口。 参数：参数一是winname，给创建的窗口起一个名字，以后通过这个名字调用该窗口；参数二整型的flags，定义窗口的属性，默认值是WINDOW_AUTOSIZE，其他取值如下所示： WINDOW_NORMAL：用户可以调整窗口大小（不受约束）/也可以使用将全屏窗口切换为正常大小。 WINDOW_AUTOSIZE：用户无法调整窗口大小，窗口大小随显示图像的大小而变化。 WINDOW_OPENGL：带有opengl支持的窗口。 WINDOW_FULLSCREEN：将窗口更改为全屏。 WINDOW_FREERATIO：不遵循图像的比例调整图像后在窗口显示 WINDOW_KEEPRATIO：根据图像的比例调整图像后在窗口中显示 2.2 cv2.imshow函数介绍 void cv::imshow (const String & winname, InputArray mat ) 功能：在指定窗口显示图像。 参数：参数一是窗口名；参数二设置为要显示的图像。 注意此函数之后应该跟随函数waitKey，指定窗口显示多少毫秒。 2.3 cv2.waitKey函数介绍 int cv::waitKey (int delay = 0) 功能：等待按键或延迟多少毫秒。 参数：整型的delay，默认值是0。设置为0表示永久等待按键，设置为非零，表示延迟delay毫秒。该函数仅在创建至少一个窗口并且窗口处于活动状态时才起作用。 2.4 cv2.destroyWind
ImageLoader 是 android 使用中出现比较早（PS：即的刚接触安卓项目的时候就用的是这个图片加载图，算算已经快5年了），使用最多的一个开源图片加载库了。随着glide , fresco 和 picasso等图片加载的库出现，ImageLoader使用变得越来越少。最近在看其他图片加载库的源码，顺便补补之前错过的一些事情。
简易画板代码：https://github.com/liuchenyang0515/SimpleDrawingBoard
稀疏数组是一种特殊的数组数据结构，其特点是大部分元素为同一值或者为0。在实际应用中，稀疏数组常常被用来存储那些绝大多数元素为0的二维数据，如图像、矩阵等。一个典型的应用场景是图像处理中的位图压缩。
在Android开发过程中，我们常常需要涉及大量的图片加载，图片加载框架设计，是Android高级开发工程师必备的技能，本节将通过分析Glide图片加载框架，来学习如何设计一个图片加载框架。
我想大多数人在自己的项目中还是使用Glide3.7.1这个版本吧！不过Glide版本现在已经到4.4.0了！ 当我们把Glide3更换成Glide4，会发现大部分地方都报错了，那么该怎样快速替换Glide3为Glide4呢？ 下面我们一起来看看怎样实现Glide3到Glide4的快速替换。 Glide4的基本用法： 引入Glide compiler:包含各种注解的使用，Glide3快速替换成Glide4时要用到。 添加网络权限 在这个地方可能你的项目会报个错：java.lang.NoSuchMethodEr
这篇图、文、表、代码一起组成的 Glide 源码分析的文章是在上一篇文章 Android-Universal-Image-Loader源码分析 中之后的又一篇图片加载框架源码解析，它也具备了 ImageLoader 中讲述了Android一个图片加载库所需要的一些基础必备的：MemoryCahce、DiskCahce Decoder DownLoader 和Executor 等部分。这篇 Glide 的代码分析量可以说至少是 ImageLoader 的3倍多，本来想对 Glide 代码进行拆分，细化每个部分进行讲解这个每个部分讲的更加清楚一些。但最终还是打算整体一篇文章讲完，因为我觉得整体性的学习能更深的的了解到 Glide 的框架的设计之美。
如果你对App优化比较敏感，那么Apk安装包的大小就一定不会忽视。关于瘦身的原因，大概有以下几个方面：
本篇文章主要针对两类开发者。第一个是曾遇到过IllegalArgumentException: Path must not be empty问题的开发者。第二个则是当ListView使用了未被完整加载的图像，应用程序仍能正确运转的开发者们。
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