为什么要前端来压缩图片
最近在做一个移动端h5上传图片的功能,本来这个功能并不复杂,只需要将图片文件通过axios传到服务端即可,但是考虑到现在手机设配的拍照功能十分强大,随便一张照片都能动辄五六兆,而服务端的要求是上传图片必须小于两兆,而且直接传这么大图片,带宽它也受不了,所以前端进行压缩图片就成了一个必要的环节。
压缩效果
首先介绍下压缩的大概流程
- 通过原生的input标签拿到要上传的图片文件
- 将图片文件转化成img元素标签
- 在canvas上压缩绘制该HTMLImageElement
- 将canvas绘制的图像转成blob文件
- 最后将该blob文件传到服务端
- 完成!
接下来看下详细步骤
考虑到文章和步骤的完整性,所以我会把每个细节都写出来,即使有些东西很基础。
1. 使用Input标签来获取图片文件资源
这一步大家应该最熟悉不过了吧,原生input标签,通过设置 type
属性为file来让用户可以选择文件,设置 accept
限制选择的文件类型,绑定onchange事件,来获取确认选择后的文件
<input type="file" accept="image/*" />
点击控件,触发焦点,打开文件资源管理器,选中文件并确认后,会触发change事件,所以可以在change事件的回调中获取选中文件,它长这个样
2. 读取文件转成img标签元素
拿到图片文件后,先将其转成HTMLImageElement,也就是普通的img标签,具体要使用 FileReader构造函数。
先new出来一个img和fileReader的实例,通过fileReader的 readAsDataURL这个api,来读取图片文件,其返回值是一个编码后的base64的字符串,然后将这个字符串赋值给img的src属性上,这样就完成了图片文件到 HTMLImageElement的转化。
// 先new一个img和fileReader的实例 const img = new Image() const reader = new FileReader()// 读取文件资源 reader.readAsDataURL(file) reader.onload = function(e){ img.src = e.target.result }
转化的HTMLImageElement
3. canvas压缩,核心步骤
拿到转化后的img元素后,先取出该元素的宽高度,这个宽高度就是实际图片文件的宽高度。
const { width: originWidth, height: originHeight } = img
然后定义一个最大限度的宽高度,如果超过这个限制宽高度,则进行等比例的缩放
// 最大尺寸限制 const maxWidth = 1000,maxHeihgt = 1000 // 需要压缩的目标尺寸 let targetWidth = originWidth, targetHeight = originHeight // 等比例计算超过最大限制时缩放后的图片尺寸 if (originWidth > maxWidth || originHeight > maxHeight) { if (originWidth / originHeight > 1) { // 宽图片 targetWidth = maxWidth targetHeight = Math.round(maxWidth * (originHeight / originWidth)) } else { // 高图片 targetHeight = maxHeight targetWidth = Math.round(maxHeight * (originWidth / originHeight)) } }
计算好将要压缩的尺寸后,创建canvas实例,设置canvas的宽高度为压缩计算后的尺寸,并将img绘制到上面
// 创建画布 const canvas = document.createElement('canvas') const context = canvas.getContext('2d') // 设置宽高度为等同于要压缩图片的尺寸 canvas.width = targetWidth canvas.height = targetHeight context.clearRect(0, 0, targetWidth, targetHeight) //将img绘制到画布上 context.drawImage(img, 0, 0, targetWidth, targetHeight)
4. 转成blob文件
canvas绘制完成后,就可以使用 toBlob来将图像转成blob文件了,这个api接受三个入参
canvas.toBlob(callback, type, encoderOptions);
回调函数中可以得到转化后的blob文件,type为要转成的图片类型,默认png。
encoderOptions为当设置的图片格式为 image/jpeg
或者 image/webp
时用来指定图片展示质量。
所以如果我们只是要压缩jpg或者webp格式的图片的话,不需要进行第3部的操作,直接使用这个api,然后填入想要的质量参数就可以了。但实际上,我们还是要考虑多种的图片格式,因此很有必要使用第三部的过程。
转成的blob长这个样子
5. 将blob上传,大功告成。
完整的代码实现
因为整个过程中都存在着异步回调操作,所以我使用了async,实现异步代码的同步执行
// 压缩前将file转换成img对象 function readImg(file) { return new Promise((resolve, reject) => { const img = new Image() const reader = new FileReader() reader.onload = function(e) { img.src = e.target.result } reader.onerror = function(e) { reject(e) } reader.readAsDataURL(file) img.onload = function() { resolve(img) } img.onerror = function(e) { reject(e) } }) }
/** * 压缩图片 *@param img 被压缩的img对象 * @param type 压缩后转换的文件类型 * @param mx 触发压缩的图片最大宽度限制 * @param mh 触发压缩的图片最大高度限制 */ function compressImg(img, type, mx, mh) { return new Promise((resolve, reject) => { const canvas = document.createElement('canvas') const context = canvas.getContext('2d') const { width: originWidth, height: originHeight } = img // 最大尺寸限制 const maxWidth = mx const maxHeight = mh // 目标尺寸 let targetWidth = originWidth let targetHeight = originHeight if (originWidth > maxWidth || originHeight > maxHeight) { if (originWidth / originHeight > 1) { // 宽图片 targetWidth = maxWidth targetHeight = Math.round(maxWidth * (originHeight / originWidth)) } else { // 高图片 targetHeight = maxHeight targetWidth = Math.round(maxHeight * (originWidth / originHeight)) } } canvas.width = targetWidth canvas.height = targetHeight context.clearRect(0, 0, targetWidth, targetHeight) // 图片绘制 context.drawImage(img, 0, 0, targetWidth, targetHeight) canvas.toBlob(function(blob) { resolve(blob) }, type || 'image/png') }) }
大致执行过程,具体可根据需求,自行改动
async function upload(file){ const img = await readImg(file) const blob = await compressImg(img, file.type, 1000, 1000) const formData = new FormData() formData.append('file', blob, 'xxx.jpg') axios.post('http://xxx.com/api',formData) } upload(file).catch(e => console.log(e))
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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