一.1张图片内存如何计算

一张图片占用的内存由以下两个因素决定:

图片的像素点个数
单位像素占用的字节数

其中图片的像素点个数是图片的宽度与长度的积,所以一张图片占用的内存值为:

图片长度  *  图片宽度  *  单位像素占用的字节数

单位像素所占用的字节数与图片的解码方式有关。
默认情况下,在cocos里加载一张图片,每一个像素点使用4个byte来表示１个byte（８位）代表red，另外３个byte分别代表green、blue和alpha透明通道。这个就简称RGBA8888.

举例来说,一张1136x640的背景图占用的内存为 1136x640x32/8 = 2840 KB

当然我们也可以改变图片的解码格式:

cc.Texture2D.setDefaultAlphaPixelFormat(cc.Texture2D.PIXEL_FORMAT_RGBA4444)

此时,图片的解码都会使用RGBA4444

举例来说,一张1136x640的背景图占用的内存为 1136x640x16/8 = 1420 KB

这里有个问题：首先，纹理像素格式的改变会影响后面加载的所有纹理。因此，如果你想后面加载纹理使用不同的像素格式的话，必须再调用此方法，并且重新设置一遍像素格式。

其次，如果你的CCTexture2D设置的像素格式与图片本身的像素格式不匹配的话，就会导致显示严重失真。比如颜色不对，或者透明度不对等等。

二.cocos支持的纹理像素格式

AUTO	自动检测模式
BGRA8888	32-bit纹理
RGBA8888	32-bit纹理
RGB888	24-bit纹理
RGB565	16-bit纹理，不带Alpha通道
A8	用作遮罩(masks)的8-bit纹理
I8	8-bit intensity纹理
AI88	用作遮罩的16-bit纹理
RGBA4444	16-bit纹理
RGB5A1	16-bit纹理
PVRTC4	4-bit PVRTC压缩纹理 texture
PVRTC4A	4-bit PVRTC压缩纹理: PVRTC4 (has alpha channel)
PVRTC2	2-bit PVRTC压缩纹理: PVRTC2
PVRTC2A	2-bit PVRTC压缩纹理: PVRTC2 (has alpha channel)
ETC	ETC压缩纹理
S3TC_DXT1	S3TC压缩纹理
S3TC_DXT3	S3TC压缩纹理
S3TC_DXT5	S3TC压缩纹理
ATC_RGB	ATITC压缩纹理
ATC_EXPLICIT_ALPHA	ATITC压缩纹理
ATC_INTERPOLATED_ALPHA	ATITC压缩纹理

RGBA8888是默认的格式。

对于16位的纹理来说，使用RGB565可以获得最佳颜色质量，因为16位全部用来显示颜色：总共有65536总颜色值。但是，这里有个缺点，除非图片是矩形的，并且没有透明像素。所以RBG565格式比较适合背景图片和一些矩形的用户控件。

RBG5A1格式使用一位颜色来表示alpha通道，因此图片可以拥有透明区域。只是，1位似乎有点不够用，它只能表示32768种可用颜色值。而且图片要么只能全部是透明像素，或者全部是不透明的像素。因为一位的alpha通道的缘故，所以没有中间值。但是你可以使用fade in/out动作来改变纹理的opacity属性。

如果你的图片包含有半透明的区域，那么RBGA4444格式很有用。它允许每一个像素值有127个alpha值，因此透明效率与RGBA8888格式的纹理差别不是很大。但是，由于颜色总量减少至4096，所以，RBGA4444是16位图片格式里面颜色质量最差的。

现在，你可以得到16位纹理的不足之处了：它由于颜色总量的减少，有一些图片显示起来可能会失真，而且可能会产生“梯度”。

三.如何优化内存

1.忽视文件图片大小

图片文件大小和纹理内存占用是两码事。假设他们是帐篷。图片文件就相当于帐篷被装在行李箱。但是，如果你想要使用帐篷的话，它必须被撑起来，被“膨胀”。
图片文件和纹理的关系与此类似。图片文件大多是压缩过的，它们被使用的话必须先解压缩，然后才能会GPU所处理，变成我们熟知的纹理。
一个2048*2048的png图片，采用32位颜色深度编码，那么它在磁盘上占用空间只有2MB。但是，如果变成纹理，它将消耗16MB的内存！

2.用SetDefaultAlphaPixelFormat()来实现

尽量使用颜色深度为16bit的图片。但是前面也提到了，如果图片本身的颜色深度如果是３２位。但是用SetDefaultAlphaPixelFormat()设置成16位。则可能让图片失真.图片看起来就很模糊，这当然是有解决的办法，庆幸我们有TexturePacker（TP）工具.
TP有一个特性叫做“抖动”，它可以使得原本由于颜色数量减少而产生的失真问题得到改善。
特别是在拥有Retina显示的像素密度下，你几乎看不出16位与32位的纹理之间的显示差别。当然，前提是你需要采用“抖动”算法。

抖动算法

3.使用NPOT纹理

NOPT是“non power of two”的缩写，译作“不是2的幂”。如果纹理图集（texture atlas）使用NPOT的纹理，它将有一个具大的优势：它允许TP更好地压缩纹理。因此，我们会更少地浪费纹理图集的空白区域。而且，这样的纹理在加载的时候，会少使用1%到49%左右的内存。而且你可以使用TP强制生成NPOT的纹理。

4.使用pvr格式纹理

因为jpg是没有透明色的，一个像素最多3字节，而png一个像素4字节，jpg纹理应该占用内存更小才对，但是cocos把所有纹理转换成rgba8888格式，所以无论是jpg还是png，占用的都是4字节。正因cocos2d对其他纹理支持不够好，pvr才会显得那么高效。

pvr格式可以被显卡所认可，而不需要开辟临时内存来读取，所以即便同为argb8888格式的图片，pvr也会比png有效率，虽然不会节约程序稳定运行时的内存，但是会避免加载大量图片时的内存暴涨。并且如果是ios设备的话，可以使用pvrtc4格式的图片，这个格式相当于windows下的dds图片，是可以被显卡直接支持的。它是有损压缩，一个像素只占4位，不过如果不是有渐变半透明色的话，一般效果可以接受，而其节约的内存和cpu时间非常非常显著。

pvr也不是万金油。android设备下虽然可以使用pvr格式，但是不能使用pvrtc4，希望通过pvr像ios设备上一样真正减少游戏内存是不太可行的。

pvr.ccz其实就是pvr图片zip打包下，程序读的时候还是先解压出pvr资源，然后再读取pvr。不过由于压缩下可以极大的减小图片体积，所以虽然多了解压过程也不会有特别多的cpu消耗。

一张jpg图片实际加载过程内存消耗，以一张1024*1024 argb8888 500k的jpg图片为例： a.读取图片文件(消耗图片大小内存，500k) b、解析jpg数据（cgimage, 4mb） c、释放500k的图片内存 d、opengl纹理数据(4mb) e、释放cgimage的4mb内存。注意，这个过程不是必然的顺序执行，释放cgimage内存的实际是有系统决定的，会很快，但是不一定是立即执行。所以内存会瞬间飙升9mb左右，然后减少5mb，稳定到4mb左右.

png图片的加载过程与此相同.

pvr图片可以节约解析图片数据到纹理这一步的消耗。也就是说读取pvr图片资源（等价于解压pvr.ccz到内存，如果是1024*1024 argb8888格式的话，那么图片大小就是4mb，ccz压缩后图片1mb左右）消耗4mb，将pvr图片数据提交给显卡消耗4mb。然后释放文件数据4mb。这么看似乎跟Png从内存占用上相比也不是非常有优势。（注意这里说的pvr是指pvr封装的argb8888，与pvrtc4的性能有天壤之别）

这里还有一点需要说明，一般我们处理windows下的dds纹理的时候，都习惯将其按2的整次幂对其，虽然图片内容只有900*900，但是图片大小却是1024*1024。那我们读取这个图片所消耗的内存就是4mb，按2的整次幂对其是有助于提高运行效率的，但是不是非常必须的。ios和android的设备都支持非2的整次幂的纹理。所以如果是png图片，那么它该多大就多大。此时消耗的内存就只有900*900*4=3mb。

rgb565和rgb5551的图片所消耗的内存是rgba8888的一半，如果没有透明渐变的话，视觉上也看不出什么区别。一些大的背景图可以优先选择这种格式。

pvr图片加载速度要比png和jpg快3～5倍（同样1024*1024 argb8888），png消耗的时间可能是700ms左右，但是pvr只需要100ms左右。如果是pvr.ccz压缩下，消耗的时间是200ms左右。可见pvr在加载速度上还是有非常大的优势的。这个应该是因为png和jpg需要把图片数据还原为rgba，但是pvr可以直接把图片数据传递给显卡。pvrtc4的图片是可以被powervr显卡直接支持的。

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