如何初始sdk—如何初始化驾座车窗…

字节跳动火山引擎ImageX提供了一种能力，可以支持客户端android 直接解码HEIF 和HEIC图片，经过测试发现，可以免费使用；

一、阅前准备

• HEIF图片格式是什么？

高效率图像格式（High Efficiency Image Format ，HEIF）最早被苹果公司的 iPhone 所使用，并且也将用于 Google 的 Android P 手机系统。微软也于最新放出的 Windows 10 Build 17123 预览版开始，新增了对 HEIF 图像格式的系统原生支持，所以系统极客将在本文中为大家简介 HEIF 这一新兴的高效率图像格式。

• HEIF优于JPEG图像格式

高效率图像格式在各方面均优于 JPEG，通过使用更现代的压缩算法，它可以将相同数量的数据大小压缩到 JPEG 图像文件的 50% 左右。随着手机 Camera 的不断升级，照片的细节也日益增加。通过将照片存储为 HEIF 格式而不非 JPEG，可以让文件大小减半，几乎可以在同一部手机上存储以前 2 倍的照片数量。如果一些云服务也支持 HEIF 文件，则上传到在线服务的速度也会更快，并且使用更少的存储空间。在 iPhone 上，这意味着您的照片应该会以以前两倍的速度上传到 iCloud 照片库。

JPEG 标准可以追溯到 1992 年，JPEG 标准的最新版本也于 1994 年完成，JPEG 长期以来为我们提供了很好的服务，但现代（新）标准超越它并不是很奇怪。

• HEIC唯一缺点：兼容性

目前使用 HEIF 或 HEIC 照片唯一的缺点就是兼容性问题。现在的软件只要能够查看图片，那它肯定就可以读取 JPEG 图像，但如果你拍摄了以 HEIF 或 HEIC 扩展名结尾的图片，并不是在所有地方和软件中都可以正确识别。

这也是当我们将照片附加到电子邮件或在不支持 HEIF 文件的服务中进行共享时， iPhone 和 iPad 会自动将其转换为 JPEG 图像的原因。在使用 iTunes 将 HEIF 照片导入 Windows PC 时，也会自动将它们转换为 JPEG 格式。

虽然 Mac 从 macOS High Sierra 开始支持 .HEIF 和 .HEIC 文件，但 Windows 10 从 Windows 10 Build 17123 预览版才开始提供 HEIF 图像内置支持，所以对于老旧 Windows、macOS 和旧版 iOS 与 Android 用户需要使用第三方图像查看器或转换软件才能查看 .HEIF 或 .HEIC 文件。

那我们如何让HEIF 支持全端Android 机型呢? 这里提供了一种软解码实现方案，具体接入如下：

二、遇到了什么问题

• HEIF 图片在iOS 11以上开始支持，但是在Android 系统支持 一直比较慢，而且有很多系统性的bug 会导致解码失败；所以我们干脆实现一种软解的方案；

• HEIF 使用自研的解码能力，发现使用HEIF 图片加载整体体积降低 50%+，用户加载更快！

• 针对线上图片性能、图片进行可用性、网络耗时的监控，全面感知客户端的图片加载问题；

三、开发环境

推荐开发者使用 Android Studio 作为自己的开发工具，本开发文档也是基于 Android Studio开发环境下进行编写的。

四、集成方式

详细阅读：

1. 项目 build.gradle 下加上

maven { url '; }

1. app module build.gradle下加上

implementation 'com.by; implementation "com.by;, //gif implementation "com.by;, //webp animated implementation "com.by;, //低版本webp支持 implementation "com.by;, //fresco组件 implementation "com.by;, //监控+网络组件 implementation "com.by;

五、接入说明

1. 初始化

SDK在集成之前需要将此AppID传入参数里（需要注意的是AppID在Android端SDK中也简写为“aid”），部分参数含义详解如下：

• AppID（aid）：SDK用于打点监控上报的最小单元，通过此将数据进行隔离上报，同时通过AppID可以拉取对应的云控配置比如客户端采样率、网络优化参数等。

• deviceId：设备的唯一编号，用于统计区分使用。

• versionName，versionCode：主要用于数据统计与配置拉取。

• channel：渠道标识，用于区分统计，比如根据不同频道可以传入huawei、oppo等不同渠道便于自动以统计。

• appName：App的名称，用于统计使用。

• isOversea：主要根据App是否发布海外决定上报的日志的物理位置，满足GDPR合规性要求，如实填写，比如App为南美使用，则传入 true即可，采样后的日志自动上报到海外地区。

String aid = "xxx"; // App ID String deviceId = "xxx" ; // 设备 ID String versionName = "0.0.1" ; // App 版本号 String versionCode = "1" ; // App 版本code String channel = "debug" ; // 渠道 String appName = "Sample" ; // App 名称 boolean isOversea = false; // App是否发布在海外 _// 统计功能_ Set<RequestListener> listeners = new HashSet<>(); li( new FrescoTraceListener( this , aid, deviceId, versionName, channel, isOversea)); _// HEIF功能配置_ PoolFactory factory = new PoolFactory(PoolConfig. _newBuilder_ ().build()); ImagePi builder = ImagePipelineConfig. _newBuilder_ ( this ) .setNetworkFetcher( new FrescoTTNetFetcher( this , aid, deviceId,versionCode, versionName, channel, appName)) .setRequestListeners(listeners) .setImageDecoderConfig(ImageDecoderConfig. _newBuilder_ ().addDecodingCapability( HeifDecoder. _HEIF_FORMAT_ , new Hei(), new Hei())).build()); Fresco. _initialize_ ( this , builder.build());

注 ：FrescoTraceListener构造参数均不能为null

FrescoTraceListener(@NonNull Context context, @NonNull String aid, @NonNull String deviceId, @NonNull String appVersion, @NonNull String channel, boolean isOversea)

注 ：FrescoTTNetFetcher构造参数均不能为null

public FrescoTTNetFetcher(@NonNull Application context, @NonNull String appId, @NonNull String deviceId, @NonNull String versionCode, @NonNull String versionName, @NonNull String channel, @NonNull String appName)

2. 使用方式

使用方式和正常的Fresco一样，Fresco的 api 并没有修改，参考：

3. 单独使用监控功能的方式

如果不想使用改造后的Fresco，使用facebook源的Fresco，可以只使用提供的统计功能。

implementation "com.by;Set<RequestListener> listeners = new HashSet<>(); li( new FrescoTraceListener(context, "xxx" , "xxxx" , "0.0.1" , "debug" , false )); ImagePi builder = ImagePipelineConfig. _newBuilder_ ( this ) .setNetworkFetcher( new TTFrescoOkHttpFetcher()) .setRequestListeners(listeners) Fresco. _initialize_ ( this , builder.build());

4. Feature使用

Android 9.0 libwebp解码

Android 9.0版本上，系统原生的Webp解码方式有bug，这里提供使用libwebp解码的方式。

ImagePipelineConfig . Builder builder = ImagePipelineConfig .newBuilder( this ); // 对9.0版本打开libwebp解码 builder.experiment().setPieDecoderEnabled( true );

性能差异：在honor magic2上对同一图片进行benchmark测试，Android原生解码：15.9ms，libwebp解码：16.4ms，差距不大。

低内存策略

接入方式： Fresco初始化之前配置以下代码

ImageDecodeBi(ImageDecodeBitmapConfigStrategy. _MEMORY_AT_LEAST_ );

OOM兜底

接入方式：

ImagePipelineConfig . Builder builder = ImagePipelineConfig .newBuilder( this ) builder.experiment().setOomOptEnabled( true );

动图渐进式

接入方式：

1. 全局开启：

ImagePipelineConfig .getDefaultImageRequestConfig().setProgressiveRenderingEnabled( true );

1. 单个请求开启：ImageRequestBuilder builder = ImageRequestBuilder .newBuilderWithSource(uri) .setProgressiveRenderingEnabled( true ); DraweeController controller = Fresco .newDraweeControllerBuilder() .setAutoPlayAnimations( true ) .setImageReque()) .setOldController(getController()) .build(); setController(controller);

#### 智能裁剪 接入方式：

ImageRequestBuilder builder = ImageRequestBuilder . newBuilderWithSource (uri) .setImageDecodeOptions( new ImageDecodeOptionsBuilder() .setUseSmartCrop( true ) .build()); DraweeController controller = Fresco. newDraweeControllerBuilder () .setImageReque()) .setOldController(getController()) .build(); setController(controller);

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