모바일 단말기는 H5를 사용하여 이미지 업로드 압축 기능을 구현합니다.
- 不言원래의
- 2018-06-11 16:41:342469검색
이 기사에서는 H5를 사용하여 모바일 단말기에서 이미지 업로드 기능을 압축하는 방법을 자세히 소개합니다. 관심 있는 친구가 참고할 수 있습니다.
이전에 동료가 모바일 단말기에서 캔버스 압축을 사용하는 것에 대해 이야기했습니다. 최근에는 시간이 좀 있어서 사진 업로드 기능을 실천하고 있습니다. 데모 효과 링크는 기사 하단에 게시되어 있습니다.
모바일 단말기에 사진을 업로드할 때, 사용자들은 로컬 사진을 휴대폰으로 업로드하는데, 로컬 사진은 일반적으로 상대적으로 큽니다. iPhone6를 예로 들면, 일반적으로 촬영되는 사진의 크기는 1MB 또는 2MB입니다. 사용자가 모바일 데이터를 사용하는 경우 이미지를 완전히 업로드하는 것은 분명히 좋은 생각이 아닙니다.
현재 HTML5의 다양한 새로운 API가 모바일 웹킷에서 더 잘 구현되었습니다. caniuse에 따르면, 이 데모에 사용된 FileReader, Blob 및 Formdata 개체는 대부분의 모바일 장치 브라우저(safari6.0+, android 3.0+)에서 구현되었으므로 프런트 엔드에서 직접 이미지를 압축하는 것이 필수 요소가 되었습니다. 모바일 장치에 이미지를 업로드하는 기능입니다.
모바일 단말기에서 이미지를 압축하고 업로드하는 작업은 주로 filereader, canvas, formdata 세 가지 h5 API를 사용합니다. 논리는 어렵지 않습니다. 전체 과정은 다음과 같습니다.
(1) 사용자가 입력 파일을 사용하여 이미지를 업로드하는 경우 filereader를 사용하여 사용자가 업로드한 이미지 데이터(base64 형식)를 읽습니다.
(2) 이미지 데이터를 img 객체에 전달하고, 그런 다음 페이지의 캔버스에 img를 그린 다음 canvas.toDataURL을 호출하여 이미지를 압축합니다
(3) 압축된 base64 형식의 이미지 데이터를 구하여 바이너리로 변환하여 formdata에 삽입한 다음 formdata를 제출합니다. XmlHttpRequest를 통해.
이 세 단계를 거치면 이미지 압축과 업로드가 완료됩니다.
간단해 보이지만 사실 여전히 몇 가지 함정이 있습니다. 다음으로 코드를 직접 사용하여 분석하겠습니다.
[1] 이미지 데이터 가져오기
먼저 이미지 데이터를 가져옵니다. 즉, 입력 파일의 변경 이벤트를 듣고 업로드된 파일 개체를 가져옵니다. 파일을 저장하고 배열과 유사한 파일을 배열로 변환한 다음 각 순회를 수행합니다.
그런 다음 파일 형식을 결정하십시오. 사진이 아니면 처리되지 않습니다. 사진인 경우 파일 리더를 인스턴스화하고 업로드된 파일 데이터를 base64 형식으로 읽고 데이터 길이를 결정합니다. 사진이 200KB보다 크면 압축 메소드를 호출하고, 그렇지 않으면 업로드 메소드를 호출하여 업로드합니다.
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 (!/\/(?:jpegpnggif)/i.test(file.type)) return;
var reader = new FileReader();
var li = document.createElement("li");
li.innerHTML = "<p class="progress"><span></span></p>";
$(".img-list").append($(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】이미지 압축
위의 이미지 데이터 획득을 완료한 후 이미지를 압축하는 방법을 사용할 수 있습니다. 이미지 압축에는 이미지를 캔버스에 직접 그린 다음 toDataURL을 호출하는 작업이 포함되지 않습니다.
IOS에서는 캔버스에 이미지를 그릴 때 두 가지 제한 사항이 있습니다.
첫 번째는 이미지 크기입니다. 이미지 크기가 200만 픽셀을 초과하면 캔버스에 이미지를 그릴 수 없으며 오류가 발생하지 않습니다. drawImage.를 호출하면 보고되지만 toDataURL을 사용하여 이미지 데이터를 가져오는 경우 빈 이미지 데이터를 얻습니다.
게다가 캔버스의 크기가 약 500만 픽셀(가로와 세로의 곱)보다 크면 그림도 그릴 수 없을 뿐만 아니라 아무것도 그릴 수 없습니다. .
첫 번째 한계를 해결하기 위한 해결책은 타일을 그리는 것입니다. 타일 드로잉은 그림을 여러 조각으로 나누어 캔버스에 그리는 것입니다. 제 코드의 방법은 그림을 100만 픽셀로 나누어 캔버스에 그리는 것입니다.
두 번째 제한 사항을 해결하기 위해 내 솔루션은 이미지의 너비와 높이를 적절하게 압축하는 것입니다. 이미지가 400만보다 큰 경우 내 코드에 설정된 상한은 400만 픽셀입니다. 픽셀인 경우 4메가픽셀 미만으로 압축됩니다. 4메가픽셀 이미지이면 충분하므로 너비와 높이가 2000X2000입니다.
이것은 IOS의 두 가지 제한 사항을 해결합니다.
위에서 언급한 제한 사항 외에도 두 가지 함정이 있습니다. 하나는 canvas의 toDataURL이 jpg만 압축할 수 있다는 것입니다. 사용자가 업로드한 이미지가 png인 경우 jpg로 변환해야 합니다. 즉, canvas.toDataURL( "image/jpeg", 0.1) 형식은 jpeg로 일률적으로 설정되며 압축률은 자체적으로 제어됩니다.
또 하나는 png를 jpg로 변환하는 경우 캔버스에 그릴 때 캔버스에 투명한 영역이 있으면 jpg로 변환하면 투명한 영역이 검게 변한다는 점입니다. 캔버스의 기본값은 rgba(0,0, 0,0)이므로 jpg로 변환하면 rgba(0,0,0,1)가 됩니다. 즉, 투명한 배경이 검은색이 됩니다. 해결책은 그리기 전에 캔버스에 흰색 배경을 놓는 것입니다.
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] 이미지 업로드
이미지 압축이 완료된 후 업로드를 위해 formdata에 넣을 수 있습니다. 먼저 base64 데이터를 문자열로 변환한 다음 ArrayBuffer를 인스턴스화한 다음 문자열을 변환합니다. ArrayBuffer를 8비트 정수 형식으로 전달한 후 8비트 정수 ArrayBuffer를 BlobBuilder 또는 Blob 개체를 통해 바이너리 개체 blob으로 변환한 다음 blob 개체를 formdata에 추가하고 이를 통해 백그라운드로 보냅니다. 아약스.
XmlHttpRequest2는 빅데이터를 전송할 수 있을 뿐만 아니라 전송 진행 상황을 가져오는 등의 추가 API도 포함하고 있으며 이를 코드에서 간단한 방식으로 구현했습니다.
// 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 + " rel="external nofollow" ">" + 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);
}
至此，整个上传的前端图片压缩就完成了，因为是用了formdata提交，所以后台接数据的时候就跟普通form表单提交数据一样处理即可。
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