JavaScript实现图像压缩的方法

2023-01-11 12:01

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canvas-toBlob.js: 在不支持 toBlob() 的浏览器中提供对 toBlob() 的支持。
lwip: 一个 JavaScript 的图像处理库，可以实现图像的压缩，旋转，裁剪等操作
browser-image-resizer: 基于 canvas 和 web workers 的 JavaScript 图像压缩库。
jpeg-js: 使用 JavaScript 实现的 JPEG 压缩库，可以在浏览器或 Node.js 环境中使用。

使用这些库进行压缩时需要注意的是，它们在性能上可能有所限制。对于大型图像，压缩可能需要相当长的时间。可能需要在用户上传图像时显示加载条或消息，以提醒用户正在进行压缩。

一、简单压缩

使用 JavaScript 和 canvas 压缩图像可以使用 canvas 的 drawImage() 方法将图像绘制到 canvas 上，然后使用 toDataURL() 方法将图像转换为 Data URL 形式。Data URL 是一种将数据嵌入 URL 的格式，可以在不需要网络请求的情况下直接在浏览器中加载图像。

在调用 toDataURL() 方法时，可以使用第二个参数来指定图像质量。该参数的值应该在 0 到 1 之间，表示图像质量的百分比。0 表示最低质量，1 表示最高质量。

这是一个使用 canvas 和 JavaScript 压缩图像的示例代码:

// 获取 canvas 元素
var canvas = document.getElementById('canvas');
var ctx = canvas.getContext('2d');

// 创建 Image 对象
var img = new Image();
img.class="lazy" data-src = 'image.jpg';
img.onload = function() {
  // 绘制图像到 canvas
  canvas.width = img.width;
  canvas.height = img.height;
  ctx.drawImage(img, 0, 0, img.width, img.height);
  
  // 使用 toDataURL 方法压缩图像
  var dataUrl = canvas.toDataURL('image/jpeg', 0.5);
  
  // 使用新的 Data URL 更新图像
  img.class="lazy" data-src = dataUrl;
}

这个例子中，图片会使用 jpeg 格式压缩，质量为50%，压缩后的图片会被重新赋值回img.class="lazy" data-src里，可以改变其他参数得到不同的压缩效果

二、使用canvas 将base64 图像压缩到指定文件大小以内

1、方法一

首先使用 atob() 函数将 base64 图像数据解码为二进制字符串，然后创建一个新的 Blob 对象，并使用 FileReader 读取 Blob 对象。

接下来，使用 canvas 的 drawImage() 方法将图像绘制到 canvas 上，并使用 canvas.toBlob() 方法将图像转换为 Blob 对象。

最后，检查生成的 Blob 的大小是否超过指定的最大大小。如果超过，使用不同的图像质量再次压缩图像，直到它的大小小于给定的最大大小为止.

下面是一个示例代码：

var maxSize = 100 * 1024; // 最大文件大小为100KB
var img = new Image();
img.class="lazy" data-src = base64Image;
img.onload = function () {
    var canvas = document.createElement('canvas');
    var ctx = canvas.getContext('2d');
    var width = img.width;
    var height = img.height;
    canvas.width = width;
    canvas.height = height;
    ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height);
    var quality = 0.8;
    var resultBlob;
    do {
        canvas.toBlob(function (blob) {
            resultBlob = blob;
        }, 'image/jpeg', quality);
        quality -= 0.1;
    } while (resultBlob.size > maxSize && quality > 0.1);
    // do something with resultBlob, like create a new image from it or save it.
}

这个示例代码使用 canvas 将 base64 图像压缩到指定的最大文件大小以内。它使用了一个 do-while 循环来不断地减小图像质量直到图像的文件大小符合限制为止。最后它生成了一个 resultBlob 对象，它可以被用来更新页面上的图像或者存储到服务器上。

值得注意的是，这个示例代码中进行图像压缩时的质量是每次减少0.1，如果压缩后的图像的文件大小仍然超出限制，可能需要调整这个减少量，或者考虑其他压缩策略，比如更改图像的分辨率等。在这个例子中压缩文件大小是每次只减少0.1，这样可能会花费很长时间，在实际应用中需要根据需求来进行调整。

2.、方法二

递归方式可避免循环导致压缩处理过程中，页面提示无法显示的问题

// 计算base64编码图片大小
function getBase64ImageSize(base64) {
    const indexBase64 = base64.indexOf('base64,');
    if (indexBase64 < 0) return -1;
    const str = base64.substr(indexBase64 + 6);
    // 大小单位：字节
    return (str.length * 0.75).toFixed(2);
}


function compressedImage(path, obj, maxSize, callback) {
    let img = new Image();
    img.class="lazy" data-src = imgPath;
    img.onload = function () {
        const that = this;
        // 默认按比例压缩
        let w = that.width,
            h = that.height,
            scale = w / h;
        w = obj.width || w;
        h = obj.height && obj.height * (w / scale) || h;
        // 生成canvas
        let canvas = document.createElement('canvas');
        let ctx = canvas.getContext('2d');

        canvas.width = w;
        canvas.height = h;

        ctx.drawImage(that, 0, 0, w, h);
        // 图像质量，默认图片质量为0.8
        let quality = 0.8;
        if (obj.quality && obj.quality > 0 && obj.quality <= 1) {
            quality = obj.quality;
        }
        // quality值越小，所绘制出的图像越模糊
        let newBase64Image = canvas.toDataURL('image/jpeg', quality);

        let fileSize = getBase64ImageSize(newBase64Image);
        if (fileSize > maxSize && quality > 0.01) {
            if (quality > 0.05) {
                quality = quality - 0.05;
            } else {
                quality = 0.01;
            }
            compressedImage(imgPath, {
                quality: quality
            }, maxSize, callback);
            return;
        }

        // 回调函数返回压缩后的 base64图像
        callback(newBase64Image);
    }
}

三、使用 canvas 和 web workers 来实现图像压缩

JavaScript 的 Web Workers API 允许在浏览器中创建多个线程，可以在后台线程中执行 JavaScript 代码，而不会影响主线程的响应性。因此，可以使用 Web Workers 来执行计算密集型任务，例如图像压缩。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用 Web Workers 在后台线程中执行图像压缩：

// 在主线程中
var worker = new Worker('worker.js');
worker.onmessage = function(e) {
    var compressedImage = e.data;
    // do something with compressedImage
};
worker.postMessage({
    image: base64Image,
    maxSize: 100 * 1024 // 最大文件大小为100KB
});

// worker.js
self.onmessage = function(e) {
    var image = e.data.image;
    var maxSize = e.data.maxSize;
    var img = new Image();
    img.class="lazy" data-src = image;
    img.onload = function() {
        var canvas = document.createElement('canvas');
        var ctx = canvas.getContext('2d');
        var width = img.width;
        var height = img.height;
        canvas.width = width;
        canvas.height = height;
        ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height);
        var quality = 0.8;
        var resultBlob;
        do {
            canvas.toBlob(function(blob) {
                resultBlob = blob;
                self.postMessage(resultBlob);
            }, 'image/jpeg', quality);
            quality -= 0.1;
        } while (resultBlob.size > maxSize && quality > 0.1);
    }
};

这个示例代码中，在主线程中通过创建一个 Worker 对象并加载一个 worker.js 文件来启动一个后台线程. 在 worker.js 中，我们在 onmessage 中定义了图像压缩的逻辑，并使用 postMessage 来将压缩后的图像发送回主线程。这样做的优点在于，将图像压缩的计算密集型任务放到了后台线程中进行，可以保证主线程的响应性不会受到影响。这样能够避免因为计算密集型任务而导致页面卡顿或延迟。

需要注意的是，Web Workers 不能直接访问 DOM，所以需要使用 postMessage 在主线程和后台线程之间传递数据。

这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据需求进行更多的定制。

到此这篇关于JavaScript实现图像压缩的方法的文章就介绍到这了,更多相关js 图像压缩内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！

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