发生内存溢出错误是因为在安卓设备上读取视频时占用了太多的内存空间。以下是一些解决方法，帮助你解决这个问题。

1. 优化内存使用：尽量减少内存的使用量，可以通过以下方法实现：

   • 缩小视频分辨率：将视频的分辨率调整为更小的尺寸，可以减少内存的使用量。
   • 降低视频质量：降低视频的质量，如降低帧率、减少码率等，也可以减少内存的占用。
   • 使用硬件加速：使用硬件加速技术，如OpenGL ES或硬件解码器，可以减少CPU的负载，从而减少内存的使用量。

2. 使用流式传输：不要一次性将整个视频加载到内存中，而是使用流式传输的方式逐帧读取视频数据。这样可以减少内存的使用量，并且避免发生内存溢出错误。以下是一个使用流式传输的代码示例：

try {
    MediaMetadataRetriever retriever = new MediaMetadataRetriever();
    retriever.setDataSource(videoPath);

    // 获取视频的总帧数
    String frames = retriever.extractMetadata(MediaMetadataRetriever.METADATA_KEY_VIDEO_FRAME_COUNT);
    int frameCount = Integer.parseInt(frames);

    // 逐帧读取视频数据
    for (int i = 0; i < frameCount; i++) {
        Bitmap frame = retriever.getFrameAtTime(i * 1000, MediaMetadataRetriever.OPTION_CLOSEST_SYNC);

        // 处理视频帧数据
        // ...

        // 释放内存
        frame.recycle();
    }

    // 释放资源
    retriever.release();
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
}

在上面的示例中，我们使用MediaMetadataRetriever类来读取视频数据，并且使用getFrameAtTime()方法逐帧获取视频帧数据。每获取一帧的数据后，我们需要手动调用recycle()方法释放内存。

3. 使用缓存：如果视频的分辨率较大，而且需要频繁地读取视频数据，可以考虑使用缓存来减少内存的使用量。可以使用LruCache来实现一个简单的图片缓存，将已读取的视频帧数据存储在缓存中，以便后续使用。

// 创建缓存对象
int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);
int cacheSize = maxMemory / 8;
LruCache cache = new LruCache(cacheSize) {
    @Override
    protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
        return value.getByteCount() / 1024;
    }
};

// 逐帧读取视频数据，并存储在缓存中
for (int i = 0; i < frameCount; i++) {
    Bitmap frame = retriever.getFrameAtTime(i * 1000, MediaMetadataRetriever.OPTION_CLOSEST_SYNC);

    // 存储帧数据到缓存
    cache.put(String.valueOf(i), frame);
}

// 从缓存中获取视频帧数据
for (int i = 0; i < frameCount; i++) {
    Bitmap frame = cache.get(String.valueOf(i));

    // 处理视频帧数据
    // ...
}

// 释放资源
retriever.release();

在上面的示例中，我们创建了一个LruCache对象，并在逐帧读取视频数据时将每一帧的数据存储在缓存中。在后续使用视频帧数据时，我们可以通过缓存的键来获取对应的视频帧数据，并进行处理。

通过以上的优化方法，你可以解决安卓读取视频时发生内存溢出错误的问题，并且