先上效果图
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源码
单点拖动图片对图片进行平移操作。双手缩放图片大小和旋转图片到一定的角度。图片缩放的时候 不能大于最大的缩放因子和小于最小的缩放因子。大于最大缩放因子或者小于最小缩放因子需要对图像进行回弹。图片旋转的角度只能为90度的倍数，不满足90度要进行回弹。图片回弹要一个渐变的效果。
大体思路： 首先，Android中提供了Matrix类可以对图像进行处理。其次，要显示一张图片最容易想到的就是ImageView。回弹要求渐变的过程，可以通过属性动画进行设置。所以大体的思路是：继承ImageView，重写onTouchEvent()方法，判断事件类型，在对应的事件使用Matrix对图像进行变换。
Matrix是一个已经封装好的矩阵，最重要的作用就是对坐标点进行变换。
举个栗子：
1.某个点(x0，y0，1)通过单位矩阵E映射得到的点还是(x0,y0,1)。
3.点(x0，y0，1)通过矩阵T映射得到的点就会做如下的变换
可以看到点(x0，y0，1)经过T矩阵在x轴方向上平移了dx，在y轴方向上平移了dy。
通过以上的变换可以得到具体的思路： 我们维护一个图像对应的矩阵mCurrentMatrix，该矩阵主要是对ImageView中的图像的各个点进行映射。ImageView在容器位置摆放完成之后，置mCurrentMatrix矩阵为单位矩阵。当onTouchEvent()方法中触发单点触控并且手指进行平移的时候，调用矩阵mCurrentMatrix的postTranslate(dx,dy)，对mCurrentMatrix进行变换。当手指抬起，利用变换结束后的矩阵对图像的各个点进行映射，从而得到平移变换后的图像。同理可得，在两只手指进行缩放旋转的时候，我们对矩阵mCurrentMatrix进行各种变换，当缩放旋转的事件结束再利用变换完的矩阵去映射图像的各个点，从而得到缩放、旋转后的图像。
安卓自定义View进阶 - Matrix原理
安卓自定义View进阶 - Matrix详解
首先理清事件的逻辑：
初始化图像大小和位置
缩放图像大小和控件大小自适应，平移图像中心和控件中心重合
onTouchEvent()函数
平移操作
将图像对应的矩阵进行变换。
缩放操作
mBoundRectF为记录图像边界的矩形。缩放的时候选取图像的中心进行缩放。
旋转操作
旋转的时候旋转的旋转中心也是图像的中心
图像中各个点的映射
调用ImageView的setImageMatrix(Matrix matrix)会让ImageView根据设置的matrix去重新绘制图像。
更新图像的矩形边界
获得图像的矩形，并根据矩阵映射矩形各个点的坐标。
缩放回弹
旋转回弹
一些计算方法
要求图像的变换是一个渐变的过程，很容易想到的就是属性动画。因为属性动画本身就是对值进行不断set的过程。而我们维护的矩阵也是一个值，所以很自然可以想到，如果得到回弹之前的矩阵的值以及回弹之后矩阵的值，就可以根据动画监听器中动画当前的系数值去改变矩阵的值。
对animator对象设置完监听器之后，就可以在手指抬起的时候调用属性动画的start()方法开启动画。
自定义可平移、缩放、旋转的控件主要点有两个方面：一是onTouchEvent()中判断平移、旋转、缩放的触发条件，平移位移量、缩放比例因子、旋转角度的计算。二是Matrix矩阵的应用。
简单吹下牛：很多app都会要加载图片，但是如果不压缩图片就很容易OOM,
个人看来OOM 出现原因总的来说分为两种：
一种是内存溢出（好像在扯淡，OOM本身就是内存溢出）
另一种是：图片过大，一个屏幕显示不完全造成，似乎也是一。。 如有错误纯属扯淡；
为了避免上面的情况：加载图片的时候可以进行压缩，上传的时候要可以进行压缩，在图片不可见的时候进行回收（onDetach()）,再吹一句 用了fresco+压缩之后加载图片完全没问题了。
一、质量压缩方法：
privateBitmap compressImage(Bitmap image) {
ByteArrayOutputStream baos =newByteArrayOutputStream();
image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,100, baos);//质量压缩方法，这里100表示不压缩，把压缩后的数据存放到baos中
intoptions =100;
while( baos.toByteArray().length /1024100) {//循环判断如果压缩后图片是否大于100kb,大于继续压缩
baos.reset();//重置baos即清空baos
image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos);//这里压缩options%，把压缩后的数据存放到baos中
options -=10;//每次都减少10
}
ByteArrayInputStream isBm =newByteArrayInputStream(baos.toByteArray());//把压缩后的数据baos存放到ByteArrayInputStream中
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm,null,null);//把ByteArrayInputStream数据生成图片
returnbitmap;
}
二、图片按比例大小压缩方法（根据Bitmap图片压缩）
privateBitmap comp(Bitmap image) {
ByteArrayOutputStream baos =newByteArrayOutputStream();
image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,100, baos);
if( baos.toByteArray().length /10241024) {//判断如果图片大于1M,进行压缩避免在生成图片（BitmapFactory.decodeStream）时溢出
baos.reset();//重置baos即清空baos
image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,50, baos);//这里压缩50%，把压缩后的数据存放到baos中
}
ByteArrayInputStream isBm =newByteArrayInputStream(baos.toByteArray());
BitmapFactory.Options newOpts =newBitmapFactory.Options();
//开始读入图片，此时把options.inJustDecodeBounds 设回true了
newOpts.inJustDecodeBounds =true;
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm,null, newOpts);
newOpts.inJustDecodeBounds =false;
intw = newOpts.outWidth;
inth = newOpts.outHeight;
//现在主流手机比较多是800*480分辨率，所以高和宽我们设置为
floathh = 800f;//这里设置高度为800f
floatww = 480f;//这里设置宽度为480f
//缩放比。由于是固定比例缩放，只用高或者宽其中一个数据进行计算即可
intbe =1;//be=1表示不缩放
if(w h w ww) {//如果宽度大的话根据宽度固定大小缩放
be = (int) (newOpts.outWidth / ww);
}elseif(w h h hh) {//如果高度高的话根据宽度固定大小缩放
be = (int) (newOpts.outHeight / hh);
}
if(be =0)
be =1;
newOpts.inSampleSize = be;//设置缩放比例
//重新读入图片，注意此时已经把options.inJustDecodeBounds 设回false了
isBm =newByteArrayInputStream(baos.toByteArray());
bitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm,null, newOpts);
returncompressImage(bitmap);//压缩好比例大小后再进行质量压缩
}
1：ByteArrayOutputStream 压缩图片质量，不会改变图片大小
private Bitmap compressImage(Bitmap image) {
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);//质量压缩方法，这里100表示不压缩，把压缩后的数据存放到baos中
int options = 100; while ( baos.toByteArray().length / 1024100) { //循环判断如果压缩后图片是否大于100kb,大于继续压缩
baos.reset();//重置baos即清空baos
image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos);//这里压缩options%，把压缩后的数据存放到baos中
options -= 10;//每次都减少10 }
ByteArrayInputStream isBm = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray());//把压缩后的数据baos存放到ByteArrayInputStream中
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm, null, null);//把ByteArrayInputStream数据生成图片
return bitmap;
}
2：就是改变图片大小
private Bitmap getimage(String srcPath) {
BitmapFactory.Options newOpts = new BitmapFactory.Options(); //开始读入图片，此时把options.inJustDecodeBounds 设回true了
newOpts.inJustDecodeBounds = true;
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(srcPath,newOpts);//此时返回bm为空
newOpts.inJustDecodeBounds = false; int w = newOpts.outWidth; int h = newOpts.outHeight; //现在主流手机比较多是800*480分辨率，所以高和宽我们设置为
float hh = 800f;//这里设置高度为800f
float ww = 480f;//这里设置宽度为480f //缩放比。由于是固定比例缩放，只用高或者宽其中一个数据进行计算即可
int be = 1;//be=1表示不缩放
if (w h w ww) {//如果宽度大的话根据宽度固定大小缩放
be = (int) (newOpts.outWidth / ww);
} else if (w h h hh) {//如果高度高的话根据宽度固定大小缩放
be = (int) (newOpts.outHeight / hh);
} if (be = 0)
be = 1;
newOpts.inSampleSize = be;//设置缩放比例 //重新读入图片，注意此时已经把options.inJustDecodeBounds 设回false了
bitmap = BitmapFactory.decodeFile(srcPath, newOpts); return compressImage(bitmap);//压缩好比例大小后再进行质量压缩 }
itmap icon = null;//原始图片
int width = icon.getWidth(), height = icon.getHeight();
float scaleRate = 0.8f;//缩小的比例
while(width = 300 || width = 300) {
Matrix matrix = new Matrix();
matrix.postScale(width * scaleRate, height * scaleRate);
// 得到新的图片
Bitmap newIcon = Bitmap.createBitmap(icon, 0, 0, width, height, matrix, true);
icon.recycle();
icon = newIcon;
width = icon.getWidth(), height = icon.getHeight();
}int width = icon.getWidth(), height = icon.getHeight();
if(width 300 || width 300) {
float scaleRate = width height ? 300 / width : 300 / height;
Matrix matrix = new Matrix();
matrix.postScale(width * scaleRate, height * scaleRate);
// 得到新的图片
Bitmap newIcon = Bitmap.createBitmap(icon, 0, 0, width, height, matrix, true);
icon.recycle();
icon = newIcon;
}
一、支持自定义配置、不失真和批量处理
二、图片上传为什么要压缩
1、图片服务器空间限制，磁盘昂贵
2、网络不稳定，大文件需要断点续传
3、尽可能避免安卓OOM异常
4、后台约定的规则200KB
5、需要上传原图的应用有医院临床项目、金融银行
三、图片压缩流程
1、递归每张图片
2、设置图片格式 Bitmap.CompressFormat.JPG
png, jpg,webp
3、质量压缩bitmap.compress(format,quality,baos)
由于png是无损压缩，所以设置quality无效（不适合作为缩略图）
采样率压缩BitmapFactory.Options.inSampleSize
缩小图片分辨率，减少所占用磁盘空间和内存大小
缩放压缩canvas.drawBitmap(bitmap, null,rectF,null)
减少图片的像素，降低所占用磁盘空间大小和内存大小，可用于缓存缩略图
JNI调用JPEG库
Android的图片引擎使用的是阉割版的skia引擎，去掉了图片压缩中的哈夫曼算法
4、像素修复
5、返回压缩
6、完成压缩
demo：
参考：
Luban框架
缺点
1、当没有设定压缩路径时，抛异常无闪退
2、源码中，压缩比率固定值60，无法修改
3、压缩配置，参数不太适应真实项目需求
4、不能指定压缩大小，比如100KB以内
