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JS前端图片最优化压缩方案

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JS前端图片最优化压缩方案

前言

上传图片/视频/文件是我们经常会遇到的问题,但是一旦图片过大就会导致不好的操作体验。 图片上传是前端中常见的的业务场景。无论是前台还是后台,适当的对图片进行压缩处理, 可以显著的提升用户体验。

而在后台管理系统中,图片压缩不仅仅能够提升后台管理员操作体验,更是可以防止后台设置过大的图片导致前台图片加载过久,从而影响用户体验。

压缩图片思考

压缩图片基本流程

  • input 读取到 文件 ,使用 FileReader 将其转换为 base64 编码
  • 新建 img ,使其 class="lazy" data-src 指向刚刚的 base64
  • 新建 canvas ,将 img 画到 canvas 上
  • 利用 canvas.toDataURL/toBlob 将 canvas 导出为 base64 或 Blob
  • 将 base64 或 Blob 转化为 File 将这些步骤逐个拆解,我们会发现似乎在canvas.toDataURL时涉及到图片质量,那咱们就从这里下手。

准备

HTMLCanvasElement.toDataURL()

HTMLCanvasElement.toDataURL() 方法返回一个包含图片展示的 data URI 。可以使用 type 参数其类型,默认为 PNG 格式。图片的分辨率为96dpi。

  • 如果画布的高度或宽度是0,那么会返回字符串“data:,”。
  • 如果传入的类型非“image/png”,但是返回的值以“data:image/png”开头,那么该传入的类型是不支持的。

语法

canvas.toDataURL(type, encoderOptions);

参数

  • type 可选 图片格式,默认为 image/png
  • encoderOptions 可选 在指定图片格式为 image/jpeg 或 image/webp的情况下,可以从 0 到 1 的区间内选择图片的质量。如果超出取值范围,将会使用默认值 0.92。其他参数会被忽略。 Chrome支持“image/webp”类型。

猜想

可能toDataURL(type,quality)的第二个参数(quality)越小,文件体积越小

实践

先看下原图信息大小是7.31kb

toDataURL(type,quality)quality默认0.92看看压缩结果如何

<input id="fileInput" type="file" />
<img id="img" class="lazy" data-src="" alt="">
let fileId = document.getElementById('fileInput')
let img = document.getElementById('img')
fileId.onchange = function (e) {
  let file = e.target.files[0]
  compressImg(file, 0.92).then(res => {//compressImg方法见附录
    console.log(res)
    img.class="lazy" data-src = window.URL.createObjectURL(res.file);
  })
}

compressImg方法见附录

可以看到图片大小为8.83kb压缩后图片反而变大了,这是怎么回事?

看来起初的猜想不完全正确,咱们继续看看。

fileId.onchange = function (e) {
  let file = e.target.files[0]
  compressImg(file, 0.1).then(res => {//compressImg方法见附录
    console.log(res)
    img.class="lazy" data-src = window.URL.createObjectURL(res.file);
  })
}

quality为0.1的时候,图片仅有1.63kb,同样的质量也下降了

继续......A long time later

咱们用折线图来看吧更直观

我又拿了几个图片让他们使用默认值0.92,结果都比原图大

所以说默认值得到的图片往往比原图大

下面看看当quality为多少时对图片的压缩效率可以最大化

压缩效率最大化,即:在不影响图片质量的情况下最大化压缩 尝试了一系列的图片之后我发现 当quality在0.2~0.5之间,图片质量变化并不大,quality的值越小,压缩效率越可观(也就是在0.2左右时,压缩图片可以最大化,同时并不对图片质量造成太大影响)

结论

经过实践,可以得出结论这个默认值得到的图片往往比原图的图片质量要高。

quality在0.2~0.5之间,图片质量变化并不大,quality的值越小,压缩效率越可观(也就是在0.2左右时,压缩图片可以最大化,同时并不对图片质量造成太大影响)

附录


function compressImg(file, quality) {
  if (file[0]) {
    return Promise.all(Array.from(file).map(e => compressImg(e,
      quality))) // 如果是 file 数组返回 Promise 数组
  } else {
    return new Promise((resolve) => {
      const reader = new FileReader() // 创建 FileReader
      reader.onload = ({
        target: {
          result: class="lazy" data-src
        }
      }) => {
        const image = new Image() // 创建 img 元素
        image.onload = async () => {
          const canvas = document.createElement('canvas') // 创建 canvas 元素
          canvas.width = image.width
          canvas.height = image.height
          canvas.getContext('2d').drawImage(image, 0, 0, image.width, image.height) // 绘制 canvas
          const canvasURL = canvas.toDataURL('image/jpeg', quality)
          const buffer = atob(canvasURL.split(',')[1])
          let length = buffer.length
          const bufferArray = new Uint8Array(new ArrayBuffer(length))
          while (length--) {
            bufferArray[length] = buffer.charCodeAt(length)
          }
          const miniFile = new File([bufferArray], file.name, {
            type: 'image/jpeg'
          })
          resolve({
            file: miniFile,
            origin: file,
            beforeclass="lazy" data-src: class="lazy" data-src,
            afterclass="lazy" data-src: canvasURL,
            beforeKB: Number((file.size / 1024).toFixed(2)),
            afterKB: Number((miniFile.size / 1024).toFixed(2))
          })
        }
        image.class="lazy" data-src = class="lazy" data-src
      }
      reader.readAsDataURL(file)
    })
  }
}

优化升级

使用过程中发现边界问题,即图片尺寸过大、 IOS 尺寸限制,png 透明图变黑等问题

所以优化了大尺寸图片等比例缩小,这极大的提高了压缩效率

举个栗子,以一张大小14M,尺寸6016X4016的图片为例

一个14M的原图(6016X4016)不改变质量只改变尺寸的前提下压缩后(1400X935)就剩139.62KB

可想而知,尺寸的限制能最大化提高压缩效率

  
  compressImg(file, quality) {
    var qualitys = 0.52
    console.log(parseInt((file.size / 1024).toFixed(2)))
    if (parseInt((file.size / 1024).toFixed(2)) < 1024) {
      qualitys = 0.85
    }
    if (5 * 1024 < parseInt((file.size / 1024).toFixed(2))) {
      qualitys = 0.92
    }
    if (quality) {
      qualitys = quality
    }
    if (file[0]) {
      return Promise.all(Array.from(file).map(e => this.compressImg(e,
        qualitys))) // 如果是 file 数组返回 Promise 数组
    } else {
      return new Promise((resolve) => {
        console.log(file)
        if ((file.size / 1024).toFixed(2) < 300) {
          resolve({
            file: file
          })
        } else {
          const reader = new FileReader() // 创建 FileReader
          reader.onload = ({
            target: {
              result: class="lazy" data-src
            }
          }) => {
            const image = new Image() // 创建 img 元素
            image.onload = async() => {
              const canvas = document.createElement('canvas') // 创建 canvas 元素
              const context = canvas.getContext('2d')
              var targetWidth = image.width
              var targetHeight = image.height
              var originWidth = image.width
              var originHeight = image.height
              if (1 * 1024 <= parseInt((file.size / 1024).toFixed(2)) && parseInt((file.size / 1024).toFixed(2)) <= 10 * 1024) {
                var maxWidth = 1600
                var maxHeight = 1600
                targetWidth = originWidth
                targetHeight = originHeight
                // 图片尺寸超过的限制
                if (originWidth > maxWidth || originHeight > maxHeight) {
                  if (originWidth / originHeight > maxWidth / maxHeight) {
                    // 更宽,按照宽度限定尺寸
                    targetWidth = maxWidth
                    targetHeight = Math.round(maxWidth * (originHeight / originWidth))
                  } else {
                    targetHeight = maxHeight
                    targetWidth = Math.round(maxHeight * (originWidth / originHeight))
                  }
                }
              }
              if (10 * 1024 <= parseInt((file.size / 1024).toFixed(2)) && parseInt((file.size / 1024).toFixed(2)) <= 20 * 1024) {
                maxWidth = 1400
                maxHeight = 1400
                targetWidth = originWidth
                targetHeight = originHeight
                // 图片尺寸超过的限制
                if (originWidth > maxWidth || originHeight > maxHeight) {
                  if (originWidth / originHeight > maxWidth / maxHeight) {
                    // 更宽,按照宽度限定尺寸
                    targetWidth = maxWidth
                    targetHeight = Math.round(maxWidth * (originHeight / originWidth))
                  } else {
                    targetHeight = maxHeight
                    targetWidth = Math.round(maxHeight * (originWidth / originHeight))
                  }
                }
              }
              canvas.width = targetWidth
              canvas.height = targetHeight
              context.clearRect(0, 0, targetWidth, targetHeight)
              context.drawImage(image, 0, 0, targetWidth, targetHeight) // 绘制 canvas
              const canvasURL = canvas.toDataURL('image/jpeg', qualitys)
              const buffer = atob(canvasURL.split(',')[1])
              let length = buffer.length
              const bufferArray = new Uint8Array(new ArrayBuffer(length))
              while (length--) {
                bufferArray[length] = buffer.charCodeAt(length)
              }
              const miniFile = new File([bufferArray], file.name, {
                type: 'image/jpeg'
              })
              console.log({
                file: miniFile,
                origin: file,
                beforeclass="lazy" data-src: class="lazy" data-src,
                afterclass="lazy" data-src: canvasURL,
                beforeKB: Number((file.size / 1024).toFixed(2)),
                afterKB: Number((miniFile.size / 1024).toFixed(2)),
                qualitys: qualitys
              })
              resolve({
                file: miniFile,
                origin: file,
                beforeclass="lazy" data-src: class="lazy" data-src,
                afterclass="lazy" data-src: canvasURL,
                beforeKB: Number((file.size / 1024).toFixed(2)),
                afterKB: Number((miniFile.size / 1024).toFixed(2))
              })
            }
            image.class="lazy" data-src = class="lazy" data-src
          }
          reader.readAsDataURL(file)
        }
      })
    }
  },

优化升级 TS新写法

最近很多小伙伴在问我有没有TS版本的,今天刚好弄了下这一块,稍微调整了下,相较于之前更加简洁,性能也快了不少;

如果需要对尺寸压缩,请自行添加尺寸处理方法,也很简单,自行添加吧,方法写的很简洁明了了,就不多加赘述了,大家自取吧。

const fileToDataURL = (file: Blob): Promise<any> => {
  return new Promise((resolve) => {
    const reader = new FileReader()
    reader.onloadend = (e) => resolve((e.target as FileReader).result)
    reader.readAsDataURL(file)
  })
}
const dataURLToImage = (dataURL: string): Promise<HTMLImageElement> => {
  return new Promise((resolve) => {
    const img = new Image()
    img.onload = () => resolve(img)
    img.class="lazy" data-src = dataURL
  })
}
const canvastoFile = (canvas: HTMLCanvasElement, type: string, quality: number): Promise<Blob | null> => {
  return new Promise((resolve) => canvas.toBlob((blob) => resolve(blob), type, quality))
}

export const compressionFile = async(file, type = 'image/jpeg', quality = 0.5) => {
  const fileName = file.name
  const canvas = document.createElement('canvas')
  const context = canvas.getContext('2d') as CanvasRenderingContext2D
  const base64 = await fileToDataURL(file)
  const img = await dataURLToImage(base64)
  canvas.width = img.width
  canvas.height = img.height
  context.clearRect(0, 0, img.width, img.height)
  context.drawImage(img, 0, 0, img.width, img.height)
  const blob = (await canvastoFile(canvas, type, quality)) as Blob // quality:0.5可根据实际情况计算
  const newFile = await new File([blob], fileName, {
    type: type
  })
  return newFile
}

以上就是JS前端图片最优化压缩方案的详细内容,更多关于JS前端图片压缩的资料请关注编程网其它相关文章!

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2023-06-30

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