如何将两个带有Alpha通道的不透明位图合并为一个？

Question

我有一个带透明度的PNG文件，用作OpenGL纹理。我使用BitmapFactory.decodeResource将其加载到Bitmap中，然后上传到GPU。

PNG文件非常大，为了减小APK大小，我尝试使用两个JPG文件代替--一个包含RGB数据，另一个包含Alpha通道（灰度）。

如何在一个带Alpha通道的Bitmap对象中将这两个JPG文件合并在一起？我尝试将Alpha通道加载为Bitmap.Config.ALPHA_8，然后使用Canvas将它们绘制在一起，但目前没有成功。

- Pēteris Caune

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啊，我怀念那些简单的 BitBlt 日子 :) - Basic

我不确定https://tinypng.com/是否适合您...有时可以将您的图像缩小超过60％。问候 - Dusty

嗨@Dusty，感谢您的评论，今天我一定会尝试使用tinypng、pngquant等工具。不过将PNG拆分为两个不透明的JPG的好处是，我可以单独和精确地控制两个图层的压缩/质量。 - Pēteris Caune

Answer 1

这是一个完整的例子：

import android.content.res.Resources;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import android.graphics.Canvas;
import android.graphics.ColorMatrix;
import android.graphics.ColorMatrixColorFilter;
import android.graphics.Paint;
import android.graphics.PorterDuff.Mode;
import android.graphics.PorterDuffXfermode;

public class ImageOps {

    private static final ColorMatrix sRedToAlphaMatrix = new ColorMatrix(new float[] {
        0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0,
        1, 0, 0, 0, 0});

    private static final ColorMatrixColorFilter sRedToAlphaFilter = new ColorMatrixColorFilter(sRedToAlphaMatrix);

    public static Bitmap composeAlpha(Bitmap target, Resources resources, int rgbDrawableId, int alphaDrawableId) {
        final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();          
        options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.ARGB_8888;
        options.inScaled = false;       

        // Load RGB data
        Bitmap rgb = BitmapFactory.decodeResource(resources, rgbDrawableId, options);

        if (target == null) {
            // Prepare result Bitmap
            target = Bitmap.createBitmap(rgb.getWidth(), rgb.getHeight(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
        }
        Canvas c = new Canvas(target);
        c.setDensity(Bitmap.DENSITY_NONE);

        // Draw RGB data on our result bitmap
        c.drawBitmap(rgb, 0, 0, null);

        // At this point, we don't need rgb data any more: discard!
        rgb.recycle();
        rgb = null;

        // Load Alpha data
        Bitmap alpha = BitmapFactory.decodeResource(resources, alphaDrawableId, options);

        // Draw alpha data on our result bitmap
        final Paint grayToAlpha = new Paint();
        grayToAlpha.setColorFilter(sRedToAlphaFilter);
        grayToAlpha.setXfermode(new PorterDuffXfermode(Mode.DST_IN));
        c.drawBitmap(alpha, 0, 0, grayToAlpha); 

        // Don't need alpha data any more: discard!
        alpha.recycle();
        alpha = null;

        return target;
    }

}

- Pēteris Caune

Answer 2

请查看Kevin Dion的回答，了解如何合并四张不同的图像（R、G、B和A通道），但你应该能够将其调整为适用于两张图像。此问题相关，请参考此链接。

- Dan Dyer

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谢谢，这很有帮助。通过稍微调整一下，我能够从一个RGB位图和一个仅带Alpha通道的PNG中生成我的纹理。我也想将Alpha通道存储在JPG中，所以还有一个问题--如何将灰度位图转换为ALPHA_8位图。 - Pēteris Caune

发布了一个关于将灰度位图转换为Alpha掩码的后续问题：http://stackoverflow.com/questions/5106122/how-to-convert-grayscale-bitmap-into-alpha-mask - Pēteris Caune

找到了解决灰度转alpha问题的方法：http://stackoverflow.com/questions/5106122/how-to-convert-grayscale-bitmap-into-alpha-mask/5121922#5121922 - Pēteris Caune

Answer 3

尝试以下操作：迭代您两个图像的宽度*高度，并在每个图像上使用Bitmap.getPixel（x，y）。

int alpha = Color.red(grayscaleBitmap.getPixel(x, y)); // grayscale, so any color will do
int red = Color.red(colorBitmap.getPixel(x, y));
int green = Color.green(colorBitmap.getPixel(x, y));
int blue = Color.blue(colorBitmap.getPixel(x, y));
int mergedColor = Color.argb(alpha, red, green, blue);
// save mergedColor in an int[]

然后使用Bitmap.createBitmap(int[] colors, int width, int height, Bitmap.Config config)来创建您的新位图。

- Micah Hainline

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现在我有点烦恼。 getPixel应该是O(1)，因为它只是一个数组索引方法。双重循环仍然是O(n)，其中n是像素数。你们真的认为会有比O(n)更好的算法吗？仅仅因为你调用了一些其他高级传输方法，并不意味着你不再遍历像素。我宁愿听到“我尝试时速度不够快”而不是“我没有尝试，但我敢打赌它对我来说太慢了”。 - Micah Hainline

另外，我忘了提到，你建议的逐像素方法更短，更容易理解。因此，它可能非常适合像48x48图标这样的小型图形。 - Pēteris Caune

很好，感谢跟进。使用另一种方法增加代码复杂性的7秒绝对是值得的。 - Micah Hainline

@Pēteris 我非常确定在蜂巢版本之前没有任何 Canvas 相关的 GPU 加速。在循环中使用 getPixel 会涉及大量 VM 和本地代码之间的跳转，而使用 drawBitmap 则只需要进行一次调用（或至少进行一小部分常数次的调用）即可完成整个操作的本地代码。 - Laurence Gonsalves

@Laurence 哦，太酷了，那我一定要尝试在GPU上合成 - 可能会比当前的450毫秒获得显着更好的性能。 - Pēteris Caune