續上一篇，開發圖片二維碼識別功能後，我們對功能進行性能分析內存占用顯著提高了，不使用該功能內存占用大約是147M，使用這個功能多次以後，高達203M。

因此對功能進行研究，發現每次生成的圖片沒有即時的釋放，導致內存中的圖片不斷累積，內存占用不斷攀升。因此，需要對圖片進行釋放，釋放的時候需要特別關註的地方有:

1.釋放註意圖片的狀態。

2.註意異常的捕獲。

下面就是圖片釋放的有關代碼。

/**
     * 回收bitmap
     */
    public static void recycleBitmap(Bitmap bitmap ) {
        if(bitmap != null
 
 && !bitmap.isRecycled()){
            bitmap.recycle();
            bitmap = null;
        }
       
    }

對於異常的捕獲主要是需要關註圖片在進行encode和decode過程中的處理，原來的方法應該改為如下：

public static Result handleQRCodeFormBitmap(Bitmap bitmap) {

        Map<DecodeHintType, Object> hints = new EnumMap<>(DecodeHintType.class
 
);
        hints.put(DecodeHintType.CHARACTER_SET, "utf-8");
        hints.put(DecodeHintType.TRY_HARDER, Boolean.TRUE);
        hints.put(DecodeHintType.POSSIBLE_FORMATS, BarcodeFormat.QR_CODE);

        RGBLuminanceSource source = null;
        QRCodeReader reader2 = null;
        Result result 
 
= null;
        try {
            source = new RGBLuminanceSource(bitmap);
            BinaryBitmap bitmap1 = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(source)); 
            reader2 = new QRCodeReader();
            result = reader2.decode(bitmap1, hints);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            if (source != null && reader2 != null) {
                BinaryBitmap bitmap2 = new BinaryBitmap(new GlobalHistogramBinarizer(source)); 
                try {
                    result = reader2.decode(bitmap2, hints);
                } catch (Exception e1) {
                    e1.printStackTrace();
                }
            }
        }
        return result;
    }

當然對於整個流程來說還有其他的優化方法，比如將保存的圖片格式壓縮比例都進行調整，在不影響識別的前提下，將圖片進行處理，這樣既能節省cpu時間又能節省內存開銷。

如果大家有其他更好的方案，歡迎提出。

android 圖片二維碼識別和保存(二)