JavaScript纯前端实现在线GIF压缩
作者:可乐鸡翅kele
前言
原因是我在写公众号文章的时候,公众号编辑器只能上传最大10M
的GIF
,而我刚好需要上传的GIF
超过了这个阈值。
所以我就随便搜了一个压缩GIF
的工具,有一些压缩完了下载需要付费,有一些不付费就只能压缩低于某个阈值的文件。
不过也能理解吧,毕竟别人也是需要赚钱的,这种文件的处理如果放在服务端做,那必然是要耗费不少资源的,如果放在纯前端做,又不能保证文件处理的速度。
然后我就想着GIF
压缩应该不难吧,应该有现成的工具库吧,于是我就开始动手去实现一个GIF
压缩工具。这里我很执拗地要去实现一个纯客户端的GIF
压缩(也不知道为啥我这么执拗。)
初探GIF压缩
我们都知道GIF
是一张张静态的图片播放形成的动图,所以我一开始就想着,如果我有一个库,能帮我把GIF
所有帧都抽取出来,然后我对所有帧的图片进行一个缩放的有损压缩,压缩完之后再把所有图片合成一个新的GIF
,那么我不就把GIF
给压缩了么。
然后我就找到了gif.js
和omggif.js
这两个库:
omggif
负责解析GIF
,获取GIF
的每一帧图像- 把获取到的每一帧图像进行处理了之后,使用
gif.js
合成GIF
那么可以写出下面的代码,以下的代码就是一个分离GIF
帧+合成GIF
的代码,还没有加上压缩每一帧的逻辑:
fetch("/test.gif") .then((response) => response.arrayBuffer()) .then((buffer) => { // 用omggif解析GIF let reader = new omggif.GifReader(new Uint8Array(buffer)); // 创建新的gif.js实例 let gif = new GIF({ workers: 2, quality: 5, width: reader.width, height: reader.height, }); const width = reader.width; const height = reader.height; // 创建canvas元素 const imgs = []; // 遍历所有的frames,并添加到gif.js实例中 for (let i = 0; i < reader.numFrames(); i++) { let frameInfo = reader.frameInfo(i); let canvas = document.createElement("canvas"); canvas.width = width; canvas.height = height; let ctx = canvas.getContext("2d", { willReadFrequently: true }); let imageData = ctx.createImageData(width, height); reader.decodeAndBlitFrameRGBA(i, imageData.data); ctx.putImageData(imageData, 0, 0); gif.addFrame(ctx, { delay: frameInfo.delay }); imgs.push(canvas.toDataURL()); } //预览分离出来的帧 const div = document.createElement("div"); imgs.forEach((url) => { const img = document.createElement("img"); img.src = url; div.appendChild(img); }); document.body.appendChild(div); // 生成GIF并下载 gif.on("finished", function (blob) { console.log("finish"); let url = URL.createObjectURL(blob); document.querySelector("#img").src = url; const a = document.createElement("a"); a.download = true; a.href = url; a.click(); }); gif.render(); });
但是我分离帧之后发现,分离出来的帧相当奇怪:
而且合并之后的GIF
感觉完全被破坏掉了,我不清楚是不是我的这种思路本身就是不可行的,还是说这两个库不能这么用。是不是我这样做了之后导致描述GIF
的信息丢了?(比如调色盘或者其他的一些全局信息,评论区有大神可以指导一下么)
这种方式不可行之后,我又尝试了一下别的方式。这一次我不再寄希望于纯js
实现的库,而是往wasm
方向去探索。
然后我尝试使用Rust
去解析GIF
,并返回所有解析后的图片给前端,前端再去做有损压缩,但这一做法耗时太长,也不是成功的尝试,所以代码就不放出来了。
接着我就想到了ffmpeg
,我知道它有压缩GIF
的功能,而且他也有成熟的wasm
版本,可以便捷地在前端引入使用,但是它压缩后近10M
的体积依旧让人望而生畏。
gifsicle
在继续搜索GIF
压缩等关键词时,发现了gifsicle
这个库。它是一个用于处理GIF
图像的命令行工具和库,提供了很多功能包括创建、编辑、优化和调整GIF
。
与ffmpeg
对比起来,它是一个更专注于GIF处
理的库,所以体积会比ffmpeg
肯定小不少,所以我就想着能不能弄一个它的wasm
版本移植到浏览器中使用。
后面还真让我找到了它对应的wasm
版本,具体链接可以查看:gifsicle-wasm-browse,这个库GZip
压缩之后只有150K
左右,完全不用担心体积问题。
使用gifsicle
的时候,常常使用如下的手段去减少GIF
的体积:
-O
参数:
- O1:该选项对应于轻度优化,它会执行一些基本的优化步骤,删除无用的图像数据和元数据,以减小文件大小。这个级别的优化通常执行较快,但可能不会最大限度地减小文件大小。
- O2:中度优化比轻度优化更深入,它可能会花费更多的时间来寻找更多的优化机会。这通常会导致更好的压缩比和更小的文件大小。
- O3:最大优化级别会执行最深入的优化,可能需要更多的时间来完成,但通常会实现最大的文件大小减小。这个级别的优化可能对CPU和内存的需求更高。
--loosy
:
--lossy
会减少图像中使用的颜色数量,从而减小颜色表的大小。这会导致颜色的近似和失真,因为原始的颜色信息会被近似为颜色表中的颜色。- 高
--lossy
程度下,一些微小的图像细节可能会被去除,以进一步减小文件大小。这可能导致图像的一些细节在视觉上的损失
减少颜色数:
GIF
中每个像素可以使用图像调色板中的一种颜色,而颜色数量表示这些不同颜色的总数。GIF
使用的颜色调色板通常是8
位色,允许最多256
种不同的颜色。- 减少GIF的颜色数量可以降低图像的文件大小,因为图像中使用的颜色越少,每个像素的颜色信息所需的位数就越少。然而,减少颜色数量也可能导致图像的视觉质量下降,尤其是对于包含大量颜色细节的图像。
删除注释和元数据
裁剪和缩小:最直观的压缩手段,属于有损压缩
调整帧速率:相当于减少组成这个GIF
文件的图片数量,也是有损压缩
具体实现
首先安装gifsicle-wasm-browser
这个包,然后简单搭建一个表单如下:
gifsicle
的具体文档,可以点击这里查看。
在前端中可以参照以下方式来使用gifsicle
:
gifsicle .run({ input: [ { file: buffer, name: "input.gif", }, ], command: [command], }) .then(async (res) => { });
在GIF
的压缩过程中,常常会把多种压缩方式结合起来使用。如果单纯的想压缩GIF
的体积而不考虑GIF
的质量,那就直接使用缩放进行有损压缩就好了;如果想保留GIF
的质量的同时压缩GIF
的体积,那还是需要多方参数的组合尝试。
压缩前的图像:
以下是我一些尝试压缩的参数以及压缩前后的对比:
压缩参数: -O2 --lossy=180 input.gif --colors 64 --scale 0.8 -o /out/out.gif
- 压缩后:体积:4.0MB,颜色数量:64,帧数不变,分辨率不变
- 执行时间:72s
压缩参数:-O2 --lossy=180 input.gif --colors 32 --scale 0.8 -o /out/out.gif
- 压缩后:体积:3MB,颜色数量:32,帧数不变,分辨率不变
- 执行时间:60s
- 可见图像颜色已经严重变形
压缩参数:input.gif --colors 64 --scale 0.5 -o /out/out.gif
- 压缩后:体积:3MB,颜色数量:64,帧数不变,分辨率变为之前一半
- 执行时间:19s
- 图像较为模糊,颜色也有少许变形
可以看到在大多数的压缩参数下,都需要较长的执行时间,这是因为这个wasm包还没有实现多核处理,还没办法利用多核CPU的优势,所以处理起来时间会比较长。
总结
如果这个包实现了多核处理,执行时间能缩短一些的话,那么我觉得会有更多的GIF处理会放在前端来做。
我一直觉得纯前端处理是一件很酷的事情,对于开发者来说,无需承担昂贵的计算资源成本,如果不想承担服务器成本,这个时候还有一种解决方法就是做成桌面应用,把任务处理的二进制文件打包下载到用户本地。
但如果是纯前端实现的话,对于使用者来说,无需下载任何东西,点开即用。
所以后面也理解了网上一些压缩GIF
需要收费的工具,一个好的在线GIF
压缩产品它能同时保证执行速度、压缩体积、压缩质量,这还是相当不容易的。
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