移动端利用H5实现压缩图片上传功能
此前有同事跟我聊过关于移动端用canvas压缩图片后再上传的功能,最近有了点空闲时间,所以就实践了一下。demo效果链接在文章底部贴出。
在做移动端图片上传的时候,用户传的都是手机本地图片,而本地图片一般都相对比较大,拿iphone6来说,平时拍很多图片都是一两m的,如果直接这样上传,那图片就太大了,如果用户用的是移动流量,完全把图片上传显然不是一个好办法。
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。根据查看caniuse,本demo里使用到的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。
在移动端压缩图片并且上传主要用到filereader、canvas 以及 formdata 这三个h5的api。逻辑并不难。整个过程就是:
(1)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)
(2)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
(3)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。
如此三步,就完成了图片的压缩和上传。
说起来好像挺简单,其实还是有些坑的。接下来就直接用代码进行分析:
【一】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。
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 = "<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,我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,我的处理办法是对图片的宽高进行适当压缩,我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。
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; }
【三】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,我代码里也进行了简单的实现。
// 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。
如果对该demo有兴趣的可以看这个demo的github地址:
前端代码:
顺便也贴出后台的实现(nodejs):
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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