前言

我们知道，理想的网页应该在 1 秒内打开，而在页面的整体大小中，图片往往是所占比例最大的一部分（大约占到 60% 以上，更多了解请点击），也可以参照如下图所示。优化图片不仅可以加快页面显示，还能降低移动网络的流量费用。原图产生的 PNG、JPEG、GIF 和 SVG 图片一般都有很大的压缩余地。下文将重点介绍一款图片新格式：WebP，从而揭开它神秘的面纱。

解决方案：使用 WebP 优化图像

什么是Webp？

WebP是一种同时提供了有损压缩与无损压缩（可逆压缩）的图片文件格式，至于什么是有损压缩，什么是无损压缩，自己点进去看看

WebP的压缩的原理

第一步：宏块

与JPG相同的时，WebP也采用宏块进行压缩，典型的宏块由一个 16×16 的亮度像素(luma pixel)块和两个 8×8 的色度像素(chroma pixel)块组成。分块越小，预测越准，需要记录的信息也越多，一版来说，细节月丰富的地方，分块越细。相对不丰富的地方使用16x16分块。

image.png

第二步：预测

WebP最大的不同之处在于每个4x4的宏块中都有一个预测模型。（又名：过滤），PNG过滤用的比较多，它对每一行做同样的事，WebP过滤是针对每一个块。

VP8帧内预测常用的三种宏块：

• 4x4 亮度像素块
• 16x16 亮度像素块
• 8x8 色度像素块

编码器会将它们放在一个4x4的测试像素块填满，并确定哪一个生成了最接近原始块的值。这些用不同方法填满的块叫做”预测块”。

主要使用的预测方式有以下4种：

• H_PRED（Horiz prediction-水平预测)——像素块中每一列使用左边一列（col L）的数据填充
• V_PRED (vertical prediction-垂直预测)——像素块中每一行使用其上边一行（row A）的数据填充
• DC_PRED (DC prediction - DC 预测)——像素块中每个单元使用 row A 和 col L 的所有像素的平均值填充。
• True Motion (TrueMotion 预测)——一种超级先进的模式，我没找到原理，暂时还不懂。

image.png

对于4x4的亮度块，会有6种额外预测模式，类似于垂直预测与水平预测方式，他们可以从不同的方向去填充剩余色块。

第三步：DCT（离散余弦变换）

将预测部分的原图数据减去预测出来的数据，得到差值矩阵，最后对差值进行DCT。此步骤会生成一个频率系数矩阵，坐上的系数幅度最大，右下的最小，幅度值越小，频率越高。大部分图片信息都在左上区域，这一步的作用就是朱熬出图片的高频区域和低频区域。

第四步：量化

人眼对高频部分不敏感，这一步会将高频部分舍去。对上一步的频率系数表和量化表进行计算，将频率系数表和量化表按位相除，并四舍五入整数位，最终生成一个量化矩阵。

第五步：算法编码

WebP不同于JPEG，也可以说由于JPEG压缩的地方在于，WebP采用了算法编码压缩（Arithmetic encoding），JPEG采用的是霍夫曼编码（Huffman encoding），算法编码提供了优于霍夫曼编码5%-10%的压缩率。

WebP转换技术图片瘦身实践

一、Android系统版本对WebP的支持

Android 系统在 4.0 版本中添加入了 WebP 的支持，并在 4.2.1 版本中加强了它:

• 4.0+ (Ice Cream Sandwich): 基础的 WebP 支持
• 4.2.1+ (Jelly Beam MR1): 支持带透明度与无损的 WebP

Fresco 默认使用系统的 WebP 方案来加载它。

但同时，Fresco 能够让你在更老的版本中使用 WebP，所以如果你想要在 Android 2.3 版本的设备上使用 WebP， 你需要做的就是在工程中添加一个 webpsupport的依赖：

dependencies { // your App's other dependencies compile 'com.facebook.fresco:webpsupport:1.0.1'}

0. 无损压缩的WebP比PNG至少压缩26%的体积，在相同的SSIM下有损压缩的WebP比JPEG压缩至少25-34%的体积；
1. 无损WebP的支持的透明通道只占大约22%的字节，有损压缩支持RGB和透明度的压缩，通常可以压缩PNG的1/3文件大小

二、实践转换图片

实践出真知，为了得出准确的结论，将WebP技术应用到我们的58Android项目中，以下内容都为实践结论：

将PNG转换WebP的效果

将三种图片同时在手机上显示查看效果，图片类型如下：

0. 原图
1. 原图无损压缩（58%）
2. 原图转WebP（有损压缩75%）

从上图可以看出三种图片从肉眼看是无差别的

PNG转WebP是可以控制有损压缩比例的，上图有损压缩75%，肉眼查看无差别，那其他的压缩比例呢？

接下来我们继续做实验查看：

三张图片进行对比

第一张为原图、第二张为使用tinypng在线压缩过的图片、第三张为WebP不同压缩比例的图片

• 无损压缩转换
• 有损压缩（75%）转换
• 无损压缩（50%）转换
• 无损压缩（0%）转换

三、数据分析

通过图片效果对比和上表数据分析，WebP的有损压缩75%是图片肉眼看是无差别的，文件体积减少也是较大的，是官方推荐方案

以上对比我们初步有了方案，再思考一个问题：

PNG经（tinypng）压缩是可以叠加压缩，同时图片体积也叠加减少的，那叠加压缩的图片在进行WebP转换是不是效果会更好呢？

带着问题我们做一个实验

1.先将PNG经过tinypng叠加压缩，查看效果

2.将每次叠加压缩后的图片转换WebP（有损压缩75%），查看效果

原图转换WebP

第一次压缩(叠加)后转换WebP

第二次压缩(叠加)后转换WebP

第三次压缩(叠加)后转换WebP

第四次压缩(叠加)后转换WebP

可以看出图片肉眼看是无差别的

我们在分析一下体积变化

结论：webp文体大小与图片压缩次数成正比，WebP的转换最好是用原图转换

GIF转换WebP效果对比

1、原GIF图

2、将原gif转换AnimationWebP

PNG（images with transparency/alpha）转换WebP效果对比

带有透明通道的图片转换效果对比

查看效果后产出结论

1、项目中的原图体积是39.6KB(之前是经过压缩了的图片)，转换（75%）后的体积是43.0KB，反而增大了；2、不是所有的图片在推荐的有损转换75%的情况下体积会变小，尤其是有透明度通道的图片； 四、讲解一下Android studio 自带 WebP Tool

• 支持有损转换，默认推荐75%，同时支持无损转换；
• 可以跳过那些转换后比原是大小大的文件；
• 点9图是默认跳过，不支持转换的；
• 可以跳过有透明度通道的图片；

四、将项目中hybrid module 的drawable资源压缩

以上试验可以看到WebP转换技术可以使图片体积减小，如果我们将项目中的资源图片都替换成WebP是不是APK的体积会明显减小呢？

就以我们58主工程的hybrid module的drawable资源做实验

1. 使用WebP tool 将所有资源转换，跳过含有透明度通道的图片
2. 查看APK大小

效果分析：1、仅hybird库就可以减少将近1MB的大小，全部替换更客观； 2、但因为WebP格式存在机型适配问题，不能将全部图片替换.

WebP对图片的体积减少真的是个利器，那么内存方面的影响呢，我们项目中图片框架是Fresco，同时Fresco对WebP也做了很好的支持，接下来使用Fresco加载WebP查看内存的占用。

五、Fresco加载WebP在项目实践中的内存占用

项目中往往引导图都是较大的图片资源，使用引导图作为试验对象，查看内存情况，同时可以得出是否有优化空间。

1、项目中找一个引导图做实践

先来看PNG和WebP图片引导图的显示效果

PNG图片,原生控件ImageView加载显示

WebP图片，Fresco控件加载WebP显示

显示效果一致，肉眼看无差别 #引导图PNG转换为WebP操作数据对比

图片体积减少40% 2、引导图PNG和WebP内存占用对比

为了更好的显示对比效果，我做了一个显示数量扩大的试验，具体操作步骤如下：

先使用PNG图片为引导图

• 使用一个引导框（Dialog）为例，有一个引导图，如上图显示；
• 将引导图的PNG图片资源用原生ImageView加载，在未弹起引导框时记录初始状态内存量（A）；
• 弹起引导框－>关闭引导框－>再弹起引导框－>关闭引导框，每个引导框对象都是new 出来的，如此重复1000次后，记录执行1000次引导操作后内存量(B)；
• 强制执行GC操作，执行多次，在内存平稳时记录执行GC后内存量(C)；
• 计算执行GC后比初始状态增加内存量(C-A)。

将PNG图片转换为WebP后使用Fresco加载，重复PNG图片引导图的操作步骤，然后进行数据对比

3、将结果纪录并对比

结论：1、5.0以上系统，由于内存管理的优化，所以对于5.0以上的系统 Fresco将Bitmap缓存直接放到了JAVA Heap中，5.0以下系统，图片不存储在Java heap，而是存储在ashmem；2、Android 原生ImageView的PNG显示引导图增大了native heap内存；3、使用原生ImageView 加载图片内存增大要比使用Fresco大；4、强制执行GC只会释放Java Heap，对Native Heap 无影响； 七、Android Profier的使用简介

如上图所示，内存分析器的默认视图包括以下内容：

• ① 强制执行垃圾收集事件的按钮。
• ② 捕获堆转储的按钮。
• ③ 记录内存分配的按钮。
• ④ 放大时间线的按钮。
• ⑤ 跳转到实时内存数据的按钮。
• ⑥ 内存使用时间表，其中包括以下内容：
  • 每个内存类别使用多少内存的堆栈图，如左边的y轴和顶部的颜色键所示。
  • 虚线表示已分配对象的数量，如右侧y轴所示。
  • 每个垃圾收集事件的图标。

在classes列表中，您可以看到以下信息：

• Heap Count: 堆中的实例数。
• Shallow Size: 此堆中所有实例的总大小（以字节为单位）。
• RetAIned Size: 这个类的所有实例(以字节为单位)保留的内存总大小。

在类列表的顶部，可以使用左下拉列表在以下堆转储之间切换

• Default heap: 当系统没有指定堆时。
• App heap: 应用程序分配内存的主堆。
• Image heap: 系统引导映像，包含在引导期间预加载的类。这里的分配保证永远不会移动或离开。
• Zygote heap: Android系统中分发应用程序进程的写时复制堆

六、项目使用WebP格式文件的规范

1. 使用推荐转换方案，75%有损压缩；
2. Fresco对WebP的使用做了支持，相当于扩展了一种图片类型，API的使用和PNG、JPEG、GIF无差别；
3. 对于大图显示建议使用Fresco加载，使用WebP格式降低文件体积

总结

WebP的压缩优于其他图片，主要得益于起继承自VP8的帧内预测技术，相比于JPEG对图像原值进行编码来说，WebP编码的是预测值和原值的差值，这也是WebP体积更小的主要原因，最后，WebP使用了更优秀的算法编码。有关Android性能优化的更多学习；可前往：

这个WebP的压缩过程用，一张图可以囊括表述：

当然以上主要是针对WebP的有损压缩（lossy WebP）来进行的原理讲解，无损压缩的逻辑与其完全不同，不过我们提高性能，主要也是采用的有损WebP。

希望以上内容，对大家了解WebP的原理有一定的帮助，能让大家更好的去使用WebP。