Android图片的使用和处理是一个比较敏感的话题，因为图片确实比较吃内存，很容易导致OOM。下面是我关于Android图片知识的一些总结：
一、图片存在的几种形式
1、文件的形式存在于SD卡或手机存储中(二进制形式)
2、数据流的形式存在于内存或者网络上(二进制形式)
3、bitmap对象形式存在于堆内存中(对象形式)
我们通常说的图片的大小指的就是图片以文件的形式存在的大小，当它变成数据流的时候，大小也没有变化。然而当我们把图片以bitmap的形式放进内存的时候，它所占的内存大小就比原来的文件要大得多。我试了一下，2.9M的一张图片，把它变成bitmap的时候达到了30M，可见这变化是多么大了。
二、计算图片的大小
1、获得图片文件的大小，可以用File.length()获得
2、流的形式可以通过获得数据流的byte字节数获取大小
3、重点是获取bitmap的大小：
之前也看过有些专业的博文，他们通过分析源码得出结论是，bitmap的大小不仅和长、宽、单位像素占用字节数有关，还和屏幕密度(Density)有关。但是我通过几种常规手机的验证，发现bitmap的大小仅与长、宽、单位像素占用字节数有关。有三种方法获取bitmap大小，如下代码：
String mPath = android.os.Environment.getExternalStorageDirectory().toString()+ "/Camera/P40811-115131.jpg";
Options opts=new Options();
opts.inPreferredConfig=Config.ARGB_8888; //默认值就是ARGB_8888，占每单位像素4个字节
Bitmap bitmap=BitmapFactory.decodeFile(mPath,opts);
int width=bitmap.getWidth(); //获取宽度
int height=bitmap.getHeight(); //获取高度
int row=bitmap.getRowBytes();
int count=bitmap.getByteCount();//方法一 PAI提供的一个获取bitmap大小的方法，该方法就是getRowBytes()*getHeight()
System.out.println("w:"+width);
System.out.println("h:"+height);
System.out.println("row:"+row);
System.out.println("w*h*argb="+width*height*4); //方法二
System.out.println("row*h:"+row*height)；//方法三
System.out.println("count:"+count);
输出的结果为：
03-31 14:08:56.853: I/System.out(10019): w:3264
03-31 14:08:56.853: I/System.out(10019): h:2448
03-31 14:08:56.853: I/System.out(10019): row:13056
03-31 14:08:56.853: I/System.out(10019):w*h*argb=31961088
03-31 14:08:56.853: I/System.out(10019): row*h:31961088
03-31 14:08:56.853: I/System.out(10019): count:31961088
三、减小Bimap在内存中的大小
1、使用inSampleSize(采样率)
这是一种非常有效的方法，读取图片的时候系统会根据inSampleSize的值去调整度大小。例如inSampleSize=2，则图片的width和height都会减半，大小就会变成原来的1/4。有一点要注意的是系统只会按照2的倍数去减小width和height，如果inSampleSize=3，那么系统也会按照inSampleSize=2的设定去读。代码如下：
opts.inSampleSize=4; //宽高缩小四倍，大小就缩小16倍
Bitmap bitmap2=BitmapFactory.decodeFile(mPath,opts);
System.out.println("w:"+bitmap2.getWidth());
System.out.println("h:"+bitmap2.getHeight()); System.out.println("count:"+bitmap2.getByteCount());
输出如下： 03-31 15:55:29.253: I/System.out(24101): w:816 03-31 15:55:29.253: I/System.out(24101): h:612 03-31 15:55:29.253: I/System.out(24101): count:1997568 这样图片的Bitmap才不到2M，同时也不太影响效果，节约了内存
