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ios开发图片,ios开发图片批注
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iOS开发 支持哪些格式图片
我知道的有jpg, png, gif三种格式，前两张为静态图，gif为动态图，一般做加载动画。
对于静态图，当iOS应用构建的时候，Xcode会通过一种方式优化.png文件而不会优化其它文件格式。
JPG，PNG的区别：
1.相同的分辨率，保存为png要比jpg大；
2.png图片有alpha通道，因此它支持图片透明，这点在ios开发中很重要；而jpg不支持透明；
3.Xcode会对png格式进行优化处理，而对于其他图片不做处理；
如果你的图片都是xcode本地就有，那就用png；如果图片是从网络上下载的，考虑到流量以及速度，可以考虑用jpg因为它具有较高的压缩率，本地的png优化由xcode帮你做；其他格式的需要在程序运行时做优化，更耗性能，如果你的图片要求有较高的色彩饱和度、图像质量，那就用jpg。
iOS 开发中的图片压缩
在项目中经常遇到要上传图片，如果直接上传，那么会上传比较大的图片，导致费流量，刷新时加载图片时间过长，手机内存占用率高等问题。
一、先来介绍下概念：
图片的压缩其实是俩概念，
1、是 “压” 文件体积变小，但是像素数不变，长宽尺寸不变，那么质量可能下降，
2、是 “缩” 文件的尺寸变小，也就是像素数减少。长宽尺寸变小，文件体积同样会减小。
二、解决方法（以上传头像为例），先缩再压：
2.1 矫正图片方向（照片是有方向的，避免出现“倒立”的情况）
- (UIImage*)fixOrientation:(UIImage*)aImage {
// No-op if the orientation is already correct
if(aImage.imageOrientation==UIImageOrientationUp)
returnaImage;
// We need to calculate the proper transformation to make the image upright.
// We do it in 2 steps: Rotate if Left/Right/Down, and then flip if Mirrored.
CGAffineTransformtransform =CGAffineTransformIdentity;
switch(aImage.imageOrientation) {
caseUIImageOrientationDown:
caseUIImageOrientationDownMirrored:
transform =CGAffineTransformTranslate(transform, aImage.size.width, aImage.size.height);
transform =CGAffineTransformRotate(transform,M_PI);
break;
caseUIImageOrientationLeft:
caseUIImageOrientationLeftMirrored:
transform =CGAffineTransformTranslate(transform, aImage.size.width,0);
transform =CGAffineTransformRotate(transform,M_PI_2);
break;
caseUIImageOrientationRight:
caseUIImageOrientationRightMirrored:
transform =CGAffineTransformTranslate(transform,0, aImage.size.height);
transform =CGAffineTransformRotate(transform, -M_PI_2);
break;
default:
break;
}
switch(aImage.imageOrientation) {
caseUIImageOrientationUpMirrored:
caseUIImageOrientationDownMirrored:
transform =CGAffineTransformTranslate(transform, aImage.size.width,0);
transform =CGAffineTransformScale(transform, -1,1);
break;
caseUIImageOrientationLeftMirrored:
caseUIImageOrientationRightMirrored:
transform =CGAffineTransformTranslate(transform, aImage.size.height,0);
transform =CGAffineTransformScale(transform, -1,1);
break;
default:
break;
}
// Now we draw the underlying CGImage into a new context, applying the transform
// calculated above.
CGContextRefctx =CGBitmapContextCreate(NULL, aImage.size.width, aImage.size.height,
CGImageGetBitsPerComponent(aImage.CGImage),0,
CGImageGetColorSpace(aImage.CGImage),
CGImageGetBitmapInfo(aImage.CGImage));
CGContextConcatCTM(ctx, transform);
switch(aImage.imageOrientation) {
caseUIImageOrientationLeft:
caseUIImageOrientationLeftMirrored:
caseUIImageOrientationRight:
caseUIImageOrientationRightMirrored:
CGContextDrawImage(ctx,CGRectMake(0,0,aImage.size.height,aImage.size.width), aImage.CGImage);
break;
default:
CGContextDrawImage(ctx,CGRectMake(0,0,aImage.size.width,aImage.size.height), aImage.CGImage);
break;
}
CGImageRef cgimg =CGBitmapContextCreateImage(ctx);
UIImage *img = [UIImageimageWithCGImage:cgimg];
CGContextRelease(ctx);
CGImageRelease(cgimg);
return img;
}
2.2 拿到上面矫正过的图片，缩小图片尺寸，调用下面方法传入newSize，如（200，200）：
+ (UIImage*)imageWithImageSimple:(UIImage*)image scaledToSize:(CGSize)newSize
{
UIGraphicsBeginImageContext(newSize);
[imagedrawInRect:CGRectMake(0,0,newSize.width,newSize.height)];
UIImage* newImage =UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext();
UIGraphicsEndImageContext();
return newImage;
}
2.3 将2.2的图片再压，这个方法可以重复压
//调整大小
NSData *imageData =UIImageJPEGRepresentation(newImage,rate);
NSUIntegersizeOrigin = [image Datalength];//多少KB
NSUIntegersizeOriginKB = sizeOrigin /1024;//多少KB
2.4 上传头像
调用后台接口，把imageData二进制数据上传即可
总结：对图片压缩处理时，在保证图片清晰度变化不大时，减小图片文件大小。方法2.2中的newSize 和 2.3中的rate要以实际效果来设置，我在自己项目中上传的头像最终尺寸是200*200像素，大小为4KB左右。
iOS开发图片压缩的两种方式2019-01-18
工作中遇到需要将图片压缩之后上传的需求。经过多方查询资料，目前总结出来两种方式总结一下备用。
UIImageJPEGRepresentation(image, compression)
这个方法可以将iPhone拍摄的照片压缩到几百Kb的极限值，到极限值之后不管compression这个参数多小，该函数返回的数据大小都不会再改变。也就是说这个方法的压缩是有最小值的，得到的是jpg格式。
另外有一个方法UIImagePNGRepresentation(#UIImage * _Nonnull image#)这个方法得到的数据会比之前那个方法得到的数据占用空间更大。
为了达到压缩的目的，这种方法是有损的，就是会降低图片质量。
这种方法的到的图片，newSize越小质量越差，但是得到的图片占用内存越小。设置多大的newSize自己斟酌决定。
综合一下自己平常在开发中常用的就是，先使用第一种方法保持精度不变，compression选择0.6或者0.7进行第一次压缩，然后再用第二种方法进行尺寸压缩，得到的就是我们最终想要的图片。
