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2021
05-23

iOS 下的图片处理与性能优化详解

图片在计算机世界中怎样被存储和表示？

图片和其他所有资源一样，在内存中本质上都是0和1的二进制数据，计算机需要将这些原始内容渲染成人眼能观察的图片，反过来，也需要将图片以合适的形式保存在存储器或者在网络上传送。

这种将图片以某种规则进行二进制编码的方式，就是图片的格式。

常见的图片格式

图片的格式有很多种，除了我们熟知的 JPG、PNG、GIF，还有Webp，BMP，TIFF，CDR 等等几十种，用于不同的场景或平台。

这些格式可以分为两大类：有损压缩和无损压缩。

有损压缩：相较于颜色，人眼对光线亮度信息更为敏感，基于此，通过合并图片中的颜色信息，保留亮度信息，可以在尽量不影响图片观感的前提下减少存储体积。顾名思义，这样压缩后的图片将会永久损失一些细节。最典型的有损压缩格式是 jpg。

无损压缩：和有损压缩不同，无损压缩不会损失图片细节。它降低图片体积的方式是通过索引，对图片中不同的颜色特征建立索引表，减少了重复的颜色数据，从而达到压缩的效果。常见的无损压缩格式是 png，gif。

除了上述提到的格式，有必要再简单介绍下 webp 和 bitmap这两种格式:

Webp：jpg 作为主流的网络图片标准可以向上追溯到九十年代初期，已经十分古老了。所以谷歌公司推出了Webp标准意图替代陈旧的jpg，以加快网络图片的加载速度，提高图片压缩质量。

webp 同时支持有损和无损两种压缩方式，压缩率也很高，无损压缩后的 webp 比 png 少了45%的体积，相同质量的 webp 和 jpg，前者也能节省一半的流量。同时 webp 还支持动图，可谓图片压缩格式的集大成者。

webp 的缺点是浏览器和移动端支持还不是很完善，我们需要引入谷歌的 libwebp 框架，编解码也会消耗相对更多的资源。

bitmap：bitmap 又叫位图文件，它是一种*非压缩*的图片格式，所以体积非常大。所谓的非压缩，就是图片每个像素的原始信息在存储器中依次排列，一张典型的1920*1080像素的 bitmap 图片，每个像素由 RGBA 四个字节表示颜色，那么它的体积就是 1920 * 1080 * 4 = 1012.5kb。

由于 bitmap 简单顺序存储图片的像素信息，它可以不经过解码就直接被渲染到 UI 上。实际上，其它格式的图片一般都需要先被首先解码为 bitmap，然后才能渲染到界面上。

如何判断图片的格式？

在一些场景中，我们需要手动去判断图片数据的格式，以进行不同的处理。一般来说，只要拿到原始的二进制数据，根据不同压缩格式的编码特征，就可以进行简单的分类了。以下是一些图片框架的常用实现，可以复制使用：

+ (XRImageFormat)imageFormatForImageData:(nullable NSData *)data {
    if (!data) {
        return XRImageFormatUndefined;
    }
    
    uint8_t c;
    [data getBytes:&c length:1];
    switch (c) {
        case 0xFF:
            return XRImageFormatJPEG;
        case 0x89:
            return XRImageFormatPNG;
        case 0x47:
            return XRImageFormatGIF;
        case 0x49:
        case 0x4D:
            return XRImageFormatTIFF;
        case 0x52:

            if (data.length < 12) {
                return XRImageFormatUndefined;
            }
            
            NSString *testString = [[NSString alloc] initWithData:[data subdataWithRange:NSMakeRange(0, 12)] encoding:NSASCIIStringEncoding];
            if ([testString hasPrefix:@"RIFF"] && [testString hasSuffix:@"WEBP"]) {
                return XRImageFormatWebP;
            }
    }
    return XRImageFormatUndefined;
}

UIImageView 的性能瓶颈

如上文所说，大部分格式的图片，都需要被首先解码为bitmap，然后才能渲染到UI上。

UIImageView 显示图片，也有类似的过程。实际上，一张图片从在文件系统中，到被显示到 UIImageView，会经历以下几个步骤：

  1. 分配内存缓冲区和其它资源。
  2. 从磁盘拷贝数据到内核缓冲区
  3. 从内核缓冲区复制数据到用户空间
  4. 生成UIImageView，把图像数据赋值给UIImageView
  5. 将压缩的图片数据，解码为位图数据（bitmap），如果数据没有字节对齐，Core Animation会再拷贝一份数据，进行字节对齐。
  6. CATransaction捕获到UIImageView layer树的变化，主线程Runloop提交CATransaction，开始进行图像渲染
  7. GPU处理位图数据，进行渲染。

由于 UIKit 的封装性，这些细节不会直接对开发者展示。实际上，当我们调用[UIImage imageNamed:@"xxx"]后，UIImage 中存储的是未解码的图片，而调用 [UIImageView setImage:image]后，会在主线程进行图片的解码工作并且将图片显示到 UI 上，这时候，UIImage 中存储的是解码后的 bitmap 数据。

而图片的解压缩是一个非常消耗 CPU 资源的工作，如果我们有大量的图片需要展示到列表中，将会大大拖慢系统的响应速度，降低运行帧率。这就是 UIImageView 的一个性能瓶颈。

解决性能瓶颈：强制解码

如果 UIImage 中存储的是已经解码后的数据，速度就会快很多，所以优化的思路就是：在子线程中对图片原始数据进行强制解码，再将解码后的图片抛回主线程继续使用，从而提高主线程的响应速度。

我们需要使用的工具是 Core Graphics 框架的 CGBitmapContextCreate 方法和相关的绘制函数。总体的步骤是：

A. 创建一个指定大小和格式的 bitmap context。

B. 将未解码图片写入到这个 context 中，这个过程包含了*强制解码*。

C. 从这个 context 中创建新的 UIImage 对象，返回。

下面是 SDWebImage 实现的核心代码，编号对应的解析在下文中：

// 1.
CGImageRef imageRef = image.CGImage;

// 2.
CGColorSpaceRef colorspaceRef = [UIImage colorSpaceForImageRef:imageRef];
        
size_t width = CGImageGetWidth(imageRef);
size_t height = CGImageGetHeight(imageRef);

// 3.
size_t bytesPerRow = 4 * width;

// 4.
CGContextRef context = CGBitmapContextCreate(NULL,
                                             width,
                                             height,
                                             kBitsPerComponent,
                                             bytesPerRow,
                                             colorspaceRef,
                                             kCGBitmapByteOrderDefault|kCGImageAlphaNoneSkipLast);
if (context == NULL) {
    return image;
}
        
// 5.
CGContextDrawImage(context, CGRectMake(0, 0, width, height), imageRef);

// 6.
CGImageRef newImageRef = CGBitmapContextCreateImage(context);

// 7.
UIImage *newImage = [UIImage imageWithCGImage:newImageRef
                                        scale:image.scale
                                  orientation:image.imageOrientation];

CGContextRelease(context);
CGImageRelease(newImageRef);

return newImage;

对上述代码的解析：

1、从 UIImage 对象中获取 CGImageRef 的引用。这两个结构是苹果在不同层级上对图片的表示方式，UIImage 属于 UIKit，是 UI 层级图片的抽象，用于图片的展示；CGImageRef 是 QuartzCore 中的一个结构体指针，用C语言编写，用来创建像素位图，可以通过操作存储的像素位来编辑图片。这两种结构可以方便的互转：

// CGImageRef 转换成 UIImage
CGImageRef imageRef = CGBitmapContextCreateImage(context);
UIImage *image = [UIImage imageWithCGImage:imageRef];
 
// UIImage 转换成 CGImageRef
UIImage *image=[UIImage imageNamed:@"xxx"];
CGImageRef imageRef=loadImage.CGImage;

2、调用 UIImage 的 +colorSpaceForImageRef: 方法来获取原始图片的颜色空间参数。

什么叫颜色空间呢，就是对相同颜色数值的解释方式，比如说一个像素的数据是(FF0000FF)，在 RGBA 颜色空间中，会被解释为红色，而在 BGRA 颜色空间中，则会被解释为蓝色。所以我们需要提取出这个参数，保证解码前后的图片颜色空间一致。

3、计算图片解码后每行需要的比特数，由两个参数相乘得到：每行的像素数 width，和存储一个像素需要的比特数4。

这里的4，其实是由每张图片的像素格式和像素组合来决定的，下表是苹果平台支持的像素组合方式。

我们解码后的图片，默认采用 kCGImageAlphaNoneSkipLast RGB 的像素组合，没有 alpha 通道，每个像素32位4个字节，前三个字节代表红绿蓝三个通道，最后一个字节废弃不被解释。

4、最关键的函数：调用 CGBitmapContextCreate() 方法，生成一个空白的图片绘制上下文，我们传入了上述的一些参数，指定了图片的大小、颜色空间、像素排列等等属性。

5、调用 CGContextDrawImage() 方法，将未解码的 imageRef 指针内容，写入到我们创建的上下文中，这个步骤，完成了隐式的解码工作。

6、从 context 上下文中创建一个新的 imageRef，这是解码后的图片了。

7、从 imageRef 生成供UI层使用的 UIImage 对象，同时指定图片的 scale 和orientation 两个参数。

scale 指的是图片被渲染时需要被压缩的倍数，为什么会存在这个参数呢，因为苹果为了节省安装包体积，允许开发者为同一张图片上传不同分辨率的版本，也就是我们熟悉的@2x，@3x后缀图片。不同屏幕素质的设备，会获取到对应的资源。为了绘制图片时统一，这些图片会被set自己的scale属性，比如@2x图片，scale 值就是2，虽然和1x图片的绘制宽高一样，但是实际的长是width * scale。

orientation 很好理解，就是图片的旋转属性，告诉设备，以哪个方向作为图片的默认方向来渲染。

通过以上的步骤，我们成功在子线程中对图片进行了强制转码，回调给主线程使用，从而大大提高了图片的渲染效率。这也是现在主流 App 和大量三方库的最佳实践。

总结

总结一下本文内容：

  • 图片在计算机世界中被按照不同的封装格式进行压缩，以便存储和传输。
  • 手机会在主线程中将压缩的图片解压为可以进行渲染的位图格式，这个过程会消耗大量资源，影响App性能。
  • 我们使用 Core Graphics 的绘制方法，强制在子线程中先对 UIImage 进行转码工作，减少主线程的负担，从而提升App的响应速度。

和 UIImageView 类似，UIKit 隐藏了很多技术细节，降低开发者的学习门槛，但另一方面，却也限制了我们对一些底层技术的探究。文中提到的强制解码方法，其实也是CGBitmapContextCreate 方法的一个『副作用』，属于比较hack方式，这也是iOS平台的一个局限：苹果过于封闭了。

用户对软件性能（帧率、响应速度、闪退率等等）其实非常敏感，作为开发者，必须不断探究性能瓶颈背后的原理，并且尝试解决，移动端开发的性能优化永无止境。

以上就是iOS 下的图片处理与性能优化详解的详细内容，更多关于ios 图片处理与性能优化的资料请关注自学编程网其它相关文章！

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