JS前端图片最优化压缩方案
作者：凉城a
这篇文章主要为大家介绍了JS前端图片最优化压缩方案，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
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 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" 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.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.src = window.URL.createObjectURL(res.file);
})
}
当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。
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）
附录
/**
* 压缩方法
* @param {string} file 文件
* @param {Number} quality 0~1之间
*/
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: 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,
beforeSrc: src,
afterSrc: canvasURL,
beforeKB: Number((file.size / 1024).toFixed(2)),
afterKB: Number((miniFile.size / 1024).toFixed(2))
})
}
image.src = 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
/**
* 压缩图片方法
* @param {file} file 文件
* @param {Number} quality 图片质量(取值0-1之间默认0.92)
*/
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: 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,
beforeSrc: src,
afterSrc: canvasURL,
beforeKB: Number((file.size / 1024).toFixed(2)),
afterKB: Number((miniFile.size / 1024).toFixed(2)),
qualitys: qualitys
})
resolve({
file: miniFile,
origin: file,
beforeSrc: src,
afterSrc: canvasURL,
beforeKB: Number((file.size / 1024).toFixed(2)),
afterKB: Number((miniFile.size / 1024).toFixed(2))
})
}
image.src = 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.src = dataURL
})
}
const canvastoFile = (canvas: HTMLCanvasElement, type: string, quality: number): Promise<Blob | null> => {
return new Promise((resolve) => canvas.toBlob((blob) => resolve(blob), type, quality))
}
/**
* 图片压缩方法
* @param {Object} file 图片文件
* @param {String} type 想压缩成的文件类型
* @param {Nubmber} quality 压缩质量参数
* @returns 压缩后的新图片
*/
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
}
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