H5图片压缩上传

1.所用到技术

HTML5 API：filereader、canvas 以及 formdata

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。本次使用到的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。

2.过程总结

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）
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
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

3.分步代码解析

（1）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 (!/\/(?:jpeg|png|gif)/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，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，处理办法是对图片的宽高进行适当压缩，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;

}

（3）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，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 + '">' + 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);

}