H5图片压缩上传
1.所用到技术
HTML5 API:filereader、canvas 以及 formdata
目前来说,HTML5的各种新API都在移动端的webkit上得到了较好的实现。本次使用到的FileReader、Blob、Formdata对象均已在大部分移动设备浏览器中得到了实现(safari6.0+、android 3.0+),所以直接在前端压缩图片,已经成了很多移动端图片上传的必备功能了。
2.过程总结
- 用户使用input file上传图片的时候,用filereader读取用户上传的图片数据(base64格式)
- 把图片数据传入img对象,然后将img绘制到canvas上,再调用canvas.toDataURL对图片进行压缩
- 获取到压缩后的base64格式图片数据,转成二进制塞入formdata,再通过XmlHttpRequest提交formdata
3.分步代码解析
(1)获取图片数据
先是获取图片数据,也就是监听input file的change事件,然后获取到上传的文件对象files,将类数组的files转成数组,然后进行forEach遍历。
接着判断文件类型,如果不是图片则不作处理。如果是图片就实例化一个filereader,以base64格式读取上传的文件数据,判断数据长度,如果大于200KB的图片就调用compress方法进行压缩,否则调用upload方法进行上传。
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filechooser.onchange = function () { if (! this .files.length) return ; var files = Array.prototype.slice.call( this .files); if (files.length > 9) { alert( "最多同时只可上传9张图片" ); return ; } files.forEach( function (file, i) { if (!/\/(?:jpeg|png|gif)/i.test(file.type)) return ; var reader = new FileReader(); var li = document.createElement( "li" ); li.innerHTML = '<div class="progress"><span></span></div>' ; $( ".img-list" ).append($(li)); reader.onload = function () { var result = this .result; var img = new Image(); img.src = result; //如果图片大小小于200kb,则直接上传 if (result.length <= maxsize) { $(li).css( "background-image" , "url(" + result + ")" ); img = null ; upload(result, file.type, $(li)); return ; } // 图片加载完毕之后进行压缩,然后上传 if (img.complete) { callback(); } else { img.onload = callback; } function callback() { var data = compress(img); $(li).css( "background-image" , "url(" + data + ")" ); upload(data, file.type, $(li)); img = null ; } }; reader.readAsDataURL(file); }) }; |
(2)压缩图片
上面做完图片数据的获取后,就可以做compress压缩图片的方法了。而压缩图片也并不是直接把图片绘制到canvas再调用一下toDataURL就行的。
在IOS中,canvas绘制图片是有两个限制的:
首先是图片的大小,如果图片的大小超过两百万像素,图片也是无法绘制到canvas上的,调用drawImage的时候不会报错,但是你用toDataURL获取图片数据的时候获取到的是空的图片数据。
再者就是canvas的大小有限制,如果canvas的大小大于大概五百万像素(即宽高乘积)的时候,不仅图片画不出来,其他什么东西也都是画不出来的。
应对第一种限制,处理办法就是瓦片绘制了。瓦片绘制,也就是将图片分割成多块绘制到canvas上,代码里的做法是把图片分割成100万像素一块的大小,再绘制到canvas上。
而应对第二种限制,处理办法是对图片的宽高进行适当压缩,代码里为了保险起见,设的上限是四百万像素,如果图片大于四百万像素就压缩到小于四百万像素。四百万像素的图片应该够了,算起来宽高都有2000X2000了。
如此一来就解决了IOS上的两种限制了。
除了上面所述的限制,还有两个坑,一个就是canvas的toDataURL是只能压缩jpg的,当用户上传的图片是png的话,就需要转成jpg,也就是统一用canvas.toDataURL('image/jpeg', 0.1) , 类型统一设成jpeg,而压缩比就自己控制了。
另一个就是如果是png转jpg,绘制到canvas上的时候,canvas存在透明区域的话,当转成jpg的时候透明区域会变成黑色,因为canvas的透明像素默认为rgba(0,0,0,0),所以转成jpg就变成rgba(0,0,0,1)了,也就是透明背景会变成了黑色。解决办法就是绘制之前在canvas上铺一层白色的底色。
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function compress(img) { var initSize = img.src.length; var width = img.width; var height = img.height; //如果图片大于四百万像素,计算压缩比并将大小压至400万以下 var ratio; if ((ratio = width * height / 4000000)>1) { ratio = Math.sqrt(ratio); width /= ratio; height /= ratio; } else { ratio = 1; } canvas.width = width; canvas.height = height; // 铺底色 ctx.fillStyle = "#fff" ; ctx.fillRect(0, 0, canvas.width, canvas.height); //如果图片像素大于100万则使用瓦片绘制 var count; if ((count = width * height / 1000000) > 1) { count = ~~(Math.sqrt(count)+1); //计算要分成多少块瓦片 // 计算每块瓦片的宽和高 var nw = ~~(width / count); var nh = ~~(height / count); tCanvas.width = nw; tCanvas.height = nh; for ( var i = 0; i < count; i++) { for ( var j = 0; j < count; j++) { tctx.drawImage(img, i * nw * ratio, j * nh * ratio, nw * ratio, nh * ratio, 0, 0, nw, nh); ctx.drawImage(tCanvas, i * nw, j * nh, nw, nh); } } } else { ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height); } //进行最小压缩 var ndata = canvas.toDataURL( 'image/jpeg' , 0.1); console.log( '压缩前:' + initSize); console.log( '压缩后:' + ndata.length); console.log( '压缩率:' + ~~(100 * (initSize - ndata.length) / initSize) + "%" ); tCanvas.width = tCanvas.height = canvas.width = canvas.height = 0; return ndata; } |
(3)图片上传
完成图片压缩后,就可以塞进formdata里进行上传了,先将base64数据转成字符串,再实例化一个ArrayBuffer,然后将字符串以8位整型的格式传入ArrayBuffer,再通过BlobBuilder或者Blob对象,将8位整型的ArrayBuffer转成二进制对象blob,然后把blob对象append到formdata里,再通过ajax发送给后台即可。
XmlHttpRequest2中不仅可以发送大数据,还多出了比如获取发送进度的API,代码里也进行了简单的实现。
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// 图片上传,将base64的图片转成二进制对象,塞进formdata上传 function upload(basestr, type, $li) { var text = window.atob(basestr.split( "," )[1]); var buffer = new ArrayBuffer(text.length); var ubuffer = new Uint8Array(buffer); var pecent = 0 , loop = null ; for ( var i = 0; i < text.length; i++) { ubuffer[i] = text.charCodeAt(i); } var Builder = window.WebKitBlobBuilder || window.MozBlobBuilder; var blob; if (Builder) { var builder = new Builder(); builder.append(buffer); blob = builder.getBlob(type); } else { blob = new window.Blob([buffer], {type: type}); } var xhr = new XMLHttpRequest(); var formdata = new FormData(); formdata.append( 'imagefile' , blob); xhr.open( 'post' , '/cupload' ); xhr.onreadystatechange = function () { if (xhr.readyState == 4 && xhr.status == 200) { console.log( '上传成功:' + xhr.responseText); clearInterval(loop); //当收到该消息时上传完毕 $li.find( ".progress span" ).animate({ 'width' : "100%" }, pecent < 95 ? 200 : 0, function () { $( this ).html( "上传成功" ); }); $( ".pic-list" ).append( '<a href="' + xhr.responseText + '">' + xhr.responseText + '<img src="' + xhr.responseText + '" /></a>' ) } }; //数据发送进度,前50%展示该进度 xhr.upload.addEventListener( 'progress' , function (e) { if (loop) return ; pecent = ~~(100 * e.loaded / e.total) / 2; $li.find( ".progress span" ).css( 'width' , pecent + "%" ); if (pecent == 50) { mockProgress(); } }, false ); //数据后50%用模拟进度 function mockProgress() { if (loop) return ; loop = setInterval( function () { pecent++; $li.find( ".progress span" ).css( 'width' , pecent + "%" ); if (pecent == 99) { clearInterval(loop); } }, 100) } xhr.send(formdata); } |