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优化包大小-PNG部分

背景

PNG 图片相对于 JPEG 图片来说,它是一种无损的图像存储格式,同时多了一条透明度通道,所以一般情况下,PNG 图片要比 JPEG 图片要大,并且 PNG 图片往往还是 APK 图片资源中的大头,所以优化 PNG 图片的大小,对于减小包的体积来说,是比较有回报的事情。

关于 PNG 的 wiki:

便携式网络图形(英语:Portable Network Graphics,PNG)是一种无损压缩位图图形格式,支持索引、灰度RGB三种颜色方案以及Alpha通道等特性。

关于 JPEG 的 wiki:

联合图像专家小组(英语:Joint Photographic Experts Group,缩写:JPEG)是一种针对照片影像而广泛使用的有损压缩标准方法。

常用的压缩算法

关于 PNG 的压缩算法有很多,这里我们只说两种比较常用的:Indexed_colorColor_quantization。这两种也是 Google 在 Android 开发者网站上推荐的,具体可以看 network-xfer

下面我们会简单说下这两种算法的大概原理,更深入的知识请移步 Google 或者 Wiki。

Indexed_color

字面意思就是索引颜色,通过将具体的 ARGB 颜色存储转换成索引下表,来减少文件的大小。我们知道 ARGB 中,每个通道的存储都需要 8 位,也就是 1 字节,一个 ARGB 存储就需要 4 字节,而索引的存储只需要 1 字节。而索引指向的颜色会存放在一个叫 palette(调色板)的数组里面。

wiki 定义:

在计算中,索引颜色是一种以有限的方式管理数字图像颜色的技术,以节省计算机内存文件存储空间,同时加快显示刷新和文件传输的速度。它是矢量量化压缩的一种形式。

图片来自于 wiki:

Indexed_color

这种算法很好,但也有缺点,调色板的大小通常只支持 4,16,256 这几种,也就是说最大不会超过 256 个,所以能应用这种算法的 PNG 图片中的颜色使用不能超过 256 个。

Color_quantization

字面意思就是颜色矢量化,通过使用相似颜色来减少图像中使用的颜色种类,再配合调色板,来达到减少图片文件大小的目的,这是一种有损的压缩算法。

图片来自于 wiki:

这是使用标准的 24 位 RGB 颜色的图像:

24位RGB

这是优化成只使用 16 种颜色的图像:

16种颜色

这种算法的缺点就是质量有损,所以如何在质量和大小中间达到一个平衡点,这个至关重要。

谈谈 AAPT

AAPT 是 Android 的资源打包工具,我们常用的 R 文件就是用它生存的,除此之外,它还有压缩 PNG 图片的功能。AAPT 现在有 AAPT 和 AAPT2 了,默认我们都是说的是 AAPT2。

关于 AAPT2 对于 PNG 图片的压缩知识,可以看下 Colt McAnlis 的这篇文章,Smaller PNGs, and Android’s AAPT tool

PS:作者就是 Android 性能宝典里面那个光头。。。

AAPT2 对于 PNG 图片的压缩可以分为三个方面:

  • RGB 是否可以转化成灰度
  • 透明通道是否可以删除
  • 是不是最多只有 256 色(Indexed_color 优化)

接下来,我们从源码入手,只看看上面所说的这几点吧。

源码分析用的是 Android 6.0 也就是 marshmallow 的版本:

android.googlesource.com/platform/fr…

对于 PNG 的分析代码位于 analyze_image() 这个方法中,国际惯例,删除一些不影响分析的代码。

static void analyze_image() {
    int w = imageInfo.width;
    int h = imageInfo.height;
    uint32_t colors[256], col;
    int num_colors = 0;
    bool isOpaque = true;
    bool isPalette = true;
    bool isGrayscale = true;
    // Scan the entire image and determine if:
    // 1. Every pixel has R == G == B (grayscale)
    // 2. Every pixel has A == 255 (opaque)
    // 3. There are no more than 256 distinct RGBA colors
    for (j = 0; j < h; j++) {
        const png_byte* row = imageInfo.rows[j];
        png_bytep out = outRows[j];
        for (i = 0; i < w; i++) {
            rr = *row++;
            gg = *row++;
            bb = *row++;
            aa = *row++;
            int odev = maxGrayDeviation;
            maxGrayDeviation = MAX(ABS(rr - gg), maxGrayDeviation);
            maxGrayDeviation = MAX(ABS(gg - bb), maxGrayDeviation);
            maxGrayDeviation = MAX(ABS(bb - rr), maxGrayDeviation);
          
            // Check if image is really grayscale
            if (isGrayscale) {
                if (rr != gg || rr != bb) {
                  // ==>> Code 1
                    isGrayscale = false;
                }
            }
            // Check if image is really opaque
            if (isOpaque) {
                if (aa != 0xff) {
                  // ==>> Code 2
                    isOpaque = false;
                }
            }
            // Check if image is really <= 256 colors
            if (isPalette) {
                col = (uint32_t) ((rr << 24) | (gg << 16) | (bb << 8) | aa);
                bool match = false;
                for (idx = 0; idx < num_colors; idx++) {
                    if (colors[idx] == col) {
                        match = true;
                        break;
                    }
                }
                if (!match) {
                    if (num_colors == 256) {
                      // ==>> Code 3
                        isPalette = false;
                    } else {
                        colors[num_colors++] = col;
                    }
                }
            }
        }
    }
    *paletteEntries = 0;
    *hasTransparency = !isOpaque;
    int bpp = isOpaque ? 3 : 4;
    int paletteSize = w * h + bpp * num_colors;
    
    // Choose the best color type for the image.
    // 1. Opaque gray - use COLOR_TYPE_GRAY at 1 byte/pixel
    // 2. Gray + alpha - use COLOR_TYPE_PALETTE if the number of distinct combinations
    //     is sufficiently small, otherwise use COLOR_TYPE_GRAY_ALPHA
    // 3. RGB(A) - use COLOR_TYPE_PALETTE if the number of distinct colors is sufficiently
    //     small, otherwise use COLOR_TYPE_RGB{_ALPHA}
    if (isGrayscale) {
        if (isOpaque) {
          // ==>> Code 4
            *colorType = PNG_COLOR_TYPE_GRAY; // 1 byte/pixel
        } else {
            // Use a simple heuristic to determine whether using a palette will
            // save space versus using gray + alpha for each pixel.
            // This doesn't take into account chunk overhead, filtering, LZ
            // compression, etc.
            if (isPalette && (paletteSize < 2 * w * h)) {
              // ==>> Code 5
                *colorType = PNG_COLOR_TYPE_PALETTE; // 1 byte/pixel + 4 bytes/color
            } else {
              // ==>> Code 6
                *colorType = PNG_COLOR_TYPE_GRAY_ALPHA; // 2 bytes per pixel
            }
        }
    } else if (isPalette && (paletteSize < bpp * w * h)) {
      // ==>> Code 7
        *colorType = PNG_COLOR_TYPE_PALETTE;
    } else {
        if (maxGrayDeviation <= grayscaleTolerance) {
          // ==>> Code 8
            *colorType = isOpaque ? PNG_COLOR_TYPE_GRAY : PNG_COLOR_TYPE_GRAY_ALPHA;
        } else {
          // ==>> Code 9
            *colorType = isOpaque ? PNG_COLOR_TYPE_RGB : PNG_COLOR_TYPE_RGB_ALPHA;
        }
    }
    
}
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首先定义了 3 个变量分别表示:isOpaque(是否不透明),isPalette(是否支持调色板),isGrayscale(是否可转化为灰度)。

首先看 Code 1 处的代码:

                if (rr != gg || rr != bb) {
                  // ==>> Code 1
                    isGrayscale = false;
                }
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只有 RGB 三种通道的颜色都一样,才能转化成灰度。

Code 2 处的代码是判断透明通道是否为 0,也就是是不是不透明:

                if (aa != 0xff) {
                  // ==>> Code 2
                    isOpaque = false;
                }
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而 Code 3 处则是判断是否可以用 256 色的调色板:

                if (!match) {
                    if (num_colors == 256) {
                      // ==>> Code 3
                        isPalette = false;
                    } else {
                        colors[num_colors++] = col;
                    }
                }
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colors 是一个数组,里面存放的是图片中已经出现的(不重复)颜色,当颜色的数量大于 256 即表示不支持调色板模式。

然后根据这些条件,来判断使用哪种存储模式,AAPT 中支持的存储模式有以下几种:

  • PNG_COLOR_TYPE_PALETTE

    使用调色板模式,最终图片的大小就是 一个像素 1 字节 + 调色板中一个颜色 4 字节

  • PNG_COLOR_TYPE_GRAY

    灰度模式,这种是最节省的模式,一个像素 1 字节

  • PNG_COLOR_TYPE_GRAY_ALPHA

    灰度模式,同时存在透明通道,一个像素 2 字节

  • PNG_COLOR_TYPE_RGB

    RGB 模式,删除了透明通道,一个像素 3 字节

  • PNG_COLOR_TYPE_RGB_ALPHA

    ARGB 模式,一个像素 4 字节

PNG_COLOR_TYPE_PALETTE

要使用这种模式,需要满足以下两个条件,分别是 Code 5 和 Code 7:

Code 5

 if (isGrayscale) {
        if (isOpaque) {
        } else {
          if (isPalette && (paletteSize < 2 * w * h)) {
            // ==>> Code 5
                *colorType = PNG_COLOR_TYPE_PALETTE; // 1 byte/pixel + 4 bytes/color
            } 
        }
 }
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在支持灰度模式的前提下,有透明通道,支持调色板模式,同时调色板的长度小于 2 * w * h

Code 7

if (isGrayscale) {
  
} else {
  if (isPalette && (paletteSize < bpp * w * h)) {
    // Code ==>> 7
        *colorType = PNG_COLOR_TYPE_PALETTE;
    }
}
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如果不支持灰度模式,但支持调色板,同时调色板长度小于 bpp * w * h,其中 bpp 的大小根据是否为不透明为决定:

    int bpp = isOpaque ? 3 : 4;
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PNG_COLOR_TYPE_GRAY

要使用这种模式,需要满足支持灰度模式,同时不透明。代码位于 Code 4:

 if (isGrayscale) {
        if (isOpaque) {
          // ==>> Code 4
            *colorType = PNG_COLOR_TYPE_GRAY; // 1 byte/pixel
        }
 }
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###PNG_COLOR_TYPE_GRAY_ALPHA

灰度,同时存在透明通道的模式。代码位于 Code 6 和 Code 8:

Code 6

 if (isGrayscale) {
        if (isOpaque) {
        } else {
          if (isPalette && (paletteSize < 2 * w * h)) {
            } else {
            // ==>> Code 6
            *colorType = PNG_COLOR_TYPE_GRAY_ALPHA; // 2 bytes per pixel
          }
        }
 }
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Code 8

if (isGrayscale) {
        
    } else if (isPalette && (paletteSize < bpp * w * h)) {
    } else {
        if (maxGrayDeviation <= grayscaleTolerance) {
          // ==>> Code 8
            *colorType = isOpaque ? PNG_COLOR_TYPE_GRAY : PNG_COLOR_TYPE_GRAY_ALPHA;
        } else {
        }
    }

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maxGrayDeviation 是计算 RGB 通道直接的差值,如果小于 grayscaleTolerance 这个阙值,那么也可以转成灰度。

PNG_COLOR_TYPE_RGB

不透明图片可以删除透明通道,代码位于 Code 9:

if (isGrayscale) {
        
    } else if (isPalette && (paletteSize < bpp * w * h)) {
    } else {
        if (maxGrayDeviation <= grayscaleTolerance) {
        } else {
          // ==>> Code 9
                      *colorType = isOpaque ? PNG_COLOR_TYPE_RGB : PNG_COLOR_TYPE_RGB_ALPHA;
        }
    }


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PNG_COLOR_TYPE_RGB_ALPHA

这个没什么好说的,最后的兜底模式。

小结

AAPT 对 PNG 的优化,主要是 Indexed_color 算法,这也是一种保守的选择,因为这种是无损的,如果我们想要更高的压缩率,可以使用一些其他的压缩工具,来集成到我们的编译打包流程中。

PNG 压缩工具对比

首先,在我们选择其他 PNG 压缩工具其他,我们需要先禁用 AAPT 的默认压缩模式,因为对于 PNG 的压缩,并不是 1 + 1 > 2,可以通过以下代码关闭:

android {
     aaptOptions {
        cruncherEnabled = false
    }
}
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现在常用的 PNG 压缩工具有 pngcrushpngquantzopflitinypng 等,这里我们就先不考虑 tinypng,因为这个只提供了 HTTP 接口的形式,并且有次数限制。

使用 Gradle 集成

为了将 PNG 压缩工具集成到 APK 的构建编译流程,我们使用 Gradle 来实现。作者当前使用 Android Gradle 插件版本为 3.5.0,在这个版本我们可以通过 ApplicationVariant.allRawAndroidResources 获取所有的资源目录。

需要注意的是,我们这个 Task 需要在 MergeResources 这个 Task 之前执行,这样我们可以将压缩后的同名覆盖,再合并到 APK 文件中。

afterEvaluate {

        applicationVariants.all { ApplicationVariant variant ->

            if (variant.buildType.name != "release") {
                return
            }


            def compressPngTask = task('compressPng')
            compressPngTask.doLast {
                List<File> allResource = []

                variant.allRawAndroidResources.files.forEach { dir ->

                    if (!dir.exists()) {
                        return
                    }

                    if (dir.isFile()) {
                        if (dir.name.endsWith(".png")) {
                            allResource.add(file)
                        }
                    } else {
                        dir.traverse { file ->
                            if (file.name.endsWith(".png")) {
                                allResource.add(file)
                            }
                        }
                    }


                }


                allResource.forEach { file ->
                    // kb
                    def oldSize = file.size() / 1024f

                    println "path = ${file.path}"
                    try {
                       // TODO 这里就是我们执行压缩的逻辑
                    } catch (Throwable ignore) {
                        println "file: ${file.name} error: ${ignore.message}"
                    }


                    println "${file.name}: $oldSize KB ==> ${file.size() / 1024f} KB"

                }


            }


            Task mergeResourcesTask = variant.mergeResourcesProvider.get()
            mergeResourcesTask.dependsOn(compressPngTask)
        }


    }
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首先我们创建一个名为 compressPng 的 Task,这个 Task 的任务就是收集所有 PNG 文件路径,这里我们过滤掉 BuildType 不是 release 的 Variant,最后让 MergeResources Task 依赖于 compressPng Task。

记得先关掉 AAPT 默认的 PNG 压缩。

这里我们先记录下关闭 AAPT 默认 PNG 压缩后的 APK 文件大小,和使用默认 PNG 压缩后的 APK 文件大小:

这里我找的是一个直播的项目,里面有比较多的图片资源文件,过滤了 JPEG 和 .9 图,大概有 1000多张 PNG 图片,只使用一个压缩线程。

压缩工具 APK 大小(MB) 耗时
81.9 29s
AAPT 78.9 1m 18s

pngquant

首先测试 pngquant,我们将pngquant 集成进去:

                        exec { ExecSpec spec ->
                            spec.workingDir(project.file('.'))
                            spec.commandLine("./pngquant", "--skip-if-larger", "--speed", "1", "--strip", "--nofs", "--force", "--output", file.path, "--", file.path)
                        }
复制代码

这里我们用的基本都是默认配置:

  • --skip-if-larger 表示如果压缩后的图片更大了,就跳过
  • --speed 1 表示使用最慢的压缩速度,来换取更好的压缩质量
  • --strip 删除图片的一些元数据
  • --nofs 禁用 Floyd–Steinberg dithering 图像抖动处理
  • --force 覆盖源文件
  • --output 输出文件的路径

先执行 Clean Task,再重新执行打包,最终结果如下:

压缩工具 APK 大小(MB) 耗时
81.9 29s
AAPT 78.9 32s
pngquant 73.7 1m 18s

zopflipng

集成进去:

                        exec { ExecSpec spec ->
                            spec.workingDir(new File('/Users/leo/Documents/projects/zopfli'))
                            spec.commandLine("./zopflipng", "-y", "-m", file.path, file.path)

                        }
复制代码

使用的也是基本配置:

  • -y 覆盖原文件,不需要询问
  • -m 尽可能多压缩,依赖于文件的大小

先执行 Clean Task,再重新执行打包,最终结果如下:

压缩工具 APK 大小(MB) 耗时
81.9 29s
AAPT 78.9 32s
pngquant 73.7 1m 18s
zopflipng 78 36m 17s

pngcursh

集成进去:

                        exec { ExecSpec spec ->
                            spec.workingDir(new File('/Users/leo/Documents/projects/pngcrush-1.8.13'))
                            spec.commandLine("./pngcrush", "-ow","-reduce", file.path)
                        }
复制代码

使用基本配置:

  • -ow 表示覆盖原文件
  • -reduce 减少无损颜色值的类型和位深度
  • -brute 尝试 176 种压缩方法

先执行 Clean Task,再重新执行打包,最终结果如下:

压缩工具 APK 大小(MB) 耗时
81.9 29s
AAPT 78.9 32s
pngquant 73.7 1m 18s
zopflipng 78 36m 17s
pngcursh 78.7 13m 56s

小结

虽然从结果上来看,pngquant 是最好的选择,但因为 pngcursh 这块使用的只是默认的压缩配置,而且 pngcursh 提供的参数是最多的,所以具体哪个更优,只能靠调参数了,众所周知,调参数也是技术活。

总结

推荐使用 WebP 和 SVG 来代替 PNG 和 JPEG 图片的使用,但有些三方库的图片是我们没办法控制的,这块就可以用 PNG 压缩工具来进行优化。至于如果平衡压缩率、压缩耗时,这就是要靠大家去调参数了。