移动端利用H5实现压缩图片上传功能
此前有同事跟我聊过关于移动端用canvas压缩图片后再上传的功能，最近有了点空闲时间，所以就实践了一下。demo效果链接在文章底部贴出。
在做移动端图片上传的时候，用户传的都是手机本地图片，而本地图片一般都相对比较大，拿iphone6来说，平时拍很多图片都是一两m的，如果直接这样上传，那图片就太大了，如果用户用的是移动流量，完全把图片上传显然不是一个好办法。
目前来说，html5的各种新api都在移动端的webkit上得到了较好的 实现。根据查看caniuse，本demo里使用到的filereader、blob、formdata对象均已在大部分移动设备浏览器中得到了实现 （safari6.0+、android 3.0+），所以直接在前端压缩图片，已经成了很多移动端图片上传的必备功能了。
在移动端压缩图片并且上传主要用到filereader、canvas 以及 formdata 这三个h5的api。逻辑并不难。整个过程就是：
（1）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）
（2）把图片数据传入img对象，然后将img绘制到canvas上，再调用canvas.todataurl对图片进行压缩
（3）获取到压缩后的base64格式图片数据，转成二进制塞入formdata，再通过xmlhttprequest提交formdata。
如此三步，就完成了图片的压缩和上传。
说起来好像挺简单，其实还是有些坑的。接下来就直接用代码进行分析：
【一】获取图片数据
先是获取图片数据，也就是监听input file的change事件，然后获取到上传的文件对象files，将类数组的files转成数组，然后进行foreach遍历。
接着判断文件类型，如果不是图片则不作处理。如果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，如果大于200kb的图片就调用compress方法进行压缩，否则调用upload方法进行上传。
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 (!/\/(?:jpegpnggif)/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;
//如果图片大小小于200kb，则直接上传
if (result.length <= maxsize) {
$(li).css("background-image", "url(" + result + ")");
img = null;
upload(result, file.type, $(li));
return;
}
// 图片加载完毕之后进行压缩，然后上传
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);
})
};
【2】压缩图片
上面做完图片数据的获取后，就可以做compress压缩图片的方法了。而压缩图片也并不是直接把图片绘制到canvas再调用一下todataurl就行的。
在ios中，canvas绘制图片是有两个限制的：
首先是图片的大小，如果图片的大小超过两百万像素，图片也是无法绘制到canvas上的，调用drawimage的时候不会报错，但是你用todataurl获取图片数据的时候获取到的是空的图片数据。
再者就是canvas的大小有限制，如果canvas的大小大于大概五百万像素（即宽高乘积）的时候，不仅图片画不出来，其他什么东西也都是画不出来的。
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，我代码里的做法是把图片分割成100万像素一块的大小，再绘制到canvas上。
而应对第二种限制，我的处理办法是对图片的宽高进行适当压缩，我代码里为了保险起见，设的上限是四百万像素，如果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，就需要转成 jpg，也就是统一用canvas.todataurl("image/jpeg", 0.1) ， 类型统一设成jpeg，而压缩比就自己控制了。
另一个就是如果是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，因为 canvas的透明像素默认为rgba(0,0,0,0)，所以转成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 是绘制之前在canvas上铺一层白色的底色。
function compress(img) {
var initsize = img.src.length;
var width = img.width;
var height = img.height;
//如果图片大于四百万像素，计算压缩比并将大小压至400万以下
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);
//如果图片像素大于100万则使用瓦片绘制
var count;
if ((count = width * height / 1000000) > 1) {
count = ~~(math.sqrt(count)+1); //计算要分成多少块瓦片
// 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;
}
【三】图片上传
完成图片压缩后，就可以塞进formdata里进行上传了，先将base64数据转成字符串，再实例化一个arraybuffer，然后将字符 串以8位整型的格式传入arraybuffer，再通过blobbuilder或者blob对象，将8位整型的arraybuffer转成二进制对象 blob，然后把blob对象append到formdata里，再通过ajax发送给后台即可。
xmlhttprequest2中不仅可以发送大数据，还多出了比如获取发送进度的api，我代码里也进行了简单的实现。
// 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 + " rel="external nofollow" ">" + xhr.responsetext + "<img src="" + xhr.responsetext + "" /></a>")
}
};
//数据发送进度，前50%展示该进度
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);
}
至此，整个上传的前端图片压缩就完成了，因为是用了formdata提交，所以后台接数据的时候就跟普通form表单提交数据一样处理即可。
如果对该demo有兴趣的可以看这个demo的github地址：
前端代码：
顺便也贴出后台的实现（nodejs）：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。