H5图片压缩上传
1.所用到技术
HTML5 API：filereader、canvas 以及 formdatacss
目前来讲，HTML5的各类新API都在移动端的webkit上获得了较好的实现。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获得了实现（safari6.0+、android 3.0+），因此直接在前端压缩图片，已经成了不少移动端图片上传的必备功能了。html
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，而后将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，再经过XmlHttpRequest提交formdata
3.分步代码解析
（1）获取图片数据前端
先是获取图片数据，也就是监听input file的change事件，而后获取到上传的文件对象files，将类数组的files转成数组，而后进行forEach遍历。android
接着判断文件类型，若是不是图片则不做处理。若是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，若是大于200KB的图片就调用compress方法进行压缩，不然调用upload方法进行上传。web
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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;
//若是图片大小小于200kb，则直接上传
if
(result.length <= maxsize) {
$(li).css(
"background-image"
,
"url("
+ result +
")"
);
img =
null
;
upload(result, file.type, $(li));
return
;
}
// 图片加载完毕以后进行压缩，而后上传
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);
})
};
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（2）压缩图片ajax
上面作完图片数据的获取后，就能够作compress压缩图片的方法了。而压缩图片也并非直接把图片绘制到canvas再调用一下toDataURL就行的。canvas
在IOS中，canvas绘制图片是有两个限制的：数组
首先是图片的大小，若是图片的大小超过两百万像素，图片也是没法绘制到canvas上的，调用drawImage的时候不会报错，可是你用toDataURL获取图片数据的时候获取到的是空的图片数据。浏览器
再者就是canvas的大小有限制，若是canvas的大小大于大概五百万像素（即宽高乘积）的时候，不只图片画不出来，其余什么东西也都是画不出来的。app
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，代码里的作法是把图片分割成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，若是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，就须要转成jpg，也就是统一用canvas.toDataURL('image/jpeg', 0.1) ， 类型统一设成jpeg，而压缩比就本身控制了。
另外一个就是若是是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，由于canvas的透明像素默认为rgba(0,0,0,0)，因此转成jpg就变成rgba(0,0,0,1)了，也就是透明背景会变成了黑色。解决办法就是绘制以前在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;
//若是图片大于四百万像素，计算压缩比并将大小压至400万如下
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);
//若是图片像素大于100万则使用瓦片绘制
var
count;
if
((count = width * height / 1000000) > 1) {
count = ~~(Math.sqrt(count)+1);
//计算要分红多少块瓦片
// 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;
}
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（3）图片上传
完成图片压缩后，就能够塞进formdata里进行上传了，先将base64数据转成字符串，再实例化一个ArrayBuffer，而后将字符串以8位整型的格式传入ArrayBuffer，再经过BlobBuilder或者Blob对象，将8位整型的ArrayBuffer转成二进制对象blob，而后把blob对象append到formdata里，再经过ajax发送给后台便可。
XmlHttpRequest2中不只能够发送大数据，还多出了好比获取发送进度的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%展现该进度
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);
}
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