RapidDecoder 开源项目教程
2025-05-19 05:43:33作者:胡易黎Nicole
1. 项目介绍
RapidDecoder 是一个开源的 Android 项目,旨在简化 Android 中的位图解码过程。它提供了一系列丰富的解码功能,包括从资源、文件、网络、内容提供者等来源解码位图,同时还支持区域解码、可变解码、直接绘图到画布以及后处理等高级功能。RapidDecoder 使用内置解码器来支持旧版本 Android 设备上的高级解码操作,同时提供内存和磁盘缓存以优化性能。
2. 项目快速启动
首先,确保你的 Android 开发环境已经设置完毕,接下来按照以下步骤进行快速启动:
添加项目依赖
在项目的 build.gradle 文件中添加以下依赖:
allprojects {
repositories {
maven {
url 'https://github.com/suckgamony/RapidDecoder/raw/master/repository'
}
}
}
dependencies {
compile 'rapid.decoder:library:0.3.0'
compile 'rapid.decoder:jpeg-decoder:0.3.0'
compile 'rapid.decoder:png-decoder:0.3.0'
}
初始化解码器
在应用启动时,初始化解码器缓存:
// 分配 2MB 内存缓存
BitmapDecoder.initMemoryCache(2 * 1024 * 1024);
// 分配默认 8MB 磁盘缓存
BitmapDecoder.initDiskCache(context);
基本解码
以下是从资源中解码位图的示例:
import rapid.decoder.BitmapDecoder;
// 从资源中解码位图
Bitmap bitmap = BitmapDecoder.from(getResources(), R.drawable.image).decode();
高级解码
RapidDecoder 支持多种高级解码功能,例如区域解码、缩放、后处理等:
// 区域解码
Bitmap bitmap = BitmapDecoder.from("/sdcard/image.jpeg")
.region(100, 200, 300, 400)
.scaleBy(0.5)
.decode();
// 后处理,例如制作圆角图像
Bitmap bitmap = BitmapDecoder.from("http://somewhere.com/image.jpeg")
.postProcessor(new BitmapPostProcessor() {
@Override
public Bitmap process(Bitmap bitmap) {
// 实现后处理逻辑
return bitmap;
}
})
.decode();
3. 应用案例和最佳实践
案例一:从网络加载并显示位图
ImageView imageView = findViewById(R.id.imageView);
// 从网络加载位图并显示在 ImageView 中
BitmapDecoder.from("http://server.com/image.jpeg")
.into(imageView);
案例二:使用缓存优化性能
// 不使用内存缓存
Bitmap bitmap = BitmapDecoder.from("/image.jpeg")
.useMemoryCache(false)
.decode();
// 不使用磁盘缓存
Bitmap bitmap = BitmapDecoder.from("http://web.com/image.png", false)
.decode();
4. 典型生态项目
RapidDecoder 作为 Android 位图解码的解决方案,可以与以下生态项目配合使用:
- 图片加载库,如 Glide 或 Picasso,用于更复杂的图片加载需求。
- 网络请求库,如 Retrofit 或 OkHttp,用于从网络获取图片数据。
- 缓存框架,如 LruCache 或 DiskLruCache,用于优化图片缓存策略。
通过这些典型生态项目的配合,可以构建更完整、更高效的 Android 应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.17 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
685
324
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
678
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
343
146