H5图片压缩与上传实例

这篇文章主要介绍了如何使用前端技术实现图片压缩与上传的实例。面对图片过大导致的上传速度慢的问题，前端开发者们已经找到了一个利用canvas进行图片压缩的解决方案。这样的解决方案使得我们可以对图片进行预先压缩处理，从而提高上传速度和效率。

当我们在网页上接收到用户上传的图片时，可能会遇到图片体积过大的问题。这时，我们可以利用前端技术中的canvas来实现图片的压缩。这里介绍了一种使用github上的现成库的方法，让人不得不佩服那位大神的创意与才华。这种方法的主要思路是将图片抽样显示在canvas上，然后通过canvas的toDataURL方法获取base64字符串，从而实现图片的压缩。当input元素触发change事件时，我们可以读取其中的文件并进行操作。

具体的实现方式是，当用户选择了一张图片后，我们创建一个新的MegaPixImage对象，该对象构造函数接收file或blob作为参数。然后调用render方法，将图片渲染到指定的元素上，同时可以设置maxWidth、maxHeight和quality等参数来控制压缩后的图片质量。这个方法会将压缩后的图片以data:image/jpeg的形式展示在页面上。这种方式在很多场景下都得到了应用，例如作为背景图片等。

需要注意的是，这里的target是一个已经存在于文档中的元素，用于展示压缩后的图片。如果你只是用来压缩而不展示，可以创建一个img元素。在源码中，会根据元素的tagName进行判断，如果不存在会报错。因此我们在源码的基础上添加了一句判断语句，确保元素的tagName存在。这样就可以避免因元素不存在而导致的错误。

对于多张图片的压缩操作，我们需要稍微调整策略。因为这是一个耗时的操作，如果直接连续调用会导致前面的图片没有压缩完成就进入到了后面的图片。这就需要我们对图片的压缩操作进行一定的管理和控制，确保每张图片都能得到充分的压缩处理。利用canvas进行前端图片压缩是一种非常实用和高效的方法，可以帮助我们解决上传大图片时的效率问题。这是一种具有很大潜力的技术，值得我们去深入研究和。在数字化世界中，文件上传和处理是一项至关重要的任务。从前端到后端，每一步都需要精细的调控和高效的执行。以下是关于文件上传和处理的故事，以生动的文体展现。

文件上传与处理的征途

当用户选择文件上传时，背后隐藏着怎样的秘密呢？让我们一起其中的奥妙。想象一下你正在选择的图片库中的一幅景象：你有数张精心挑选的照片等待上传。就在你点击上传按钮的瞬间，代码开始忙碌起来。这是上传处理的旅程开始的地方。

你选择了图片后触发了一个叫做`fileSelected`的函数。它读取了你选中的文件，并对每个文件进行了细致的检查。这就像你在挑选一份菜单上的菜肴，想要确定每一道菜是否满足你的要求一样。在这里，程序检查了文件的大小，一旦检测到有文件过大超过了两兆（即超过某个预设的阈值），它就会开始着手压缩图片。这就像是厨师们精心调配食材，调整烹饪火候和时间，以确保菜品既美味又健康。压缩后的图片大小更合适，便于快速上传和下载。然后，这些图片被送入预览区进行预览处理。这个过程就像是餐厅的服务员将你的菜品送到你的桌子上一样。你欣赏着自己的作品，确保它们符合你的期待。

图片字符串获取之道：直接读取与Canvas转换

在前端开发中，我们常常需要处理图片，有时候需要将图片转化为字符串形式进行传输或存储。对于这一需求，有两种常见的方法：直接读取src属性和通过canvas转换。

一、直接读取src属性

这是一种简单直接的方法，通过访问图片的src属性，我们可以获取到图片的URL或者DataURL。这种方式获取的图片字符串通常较大，因为它包含了图片的全部数据。

二、使用canvas转换

另一种方法是通过canvas来转换图片。这种方法可以将图片绘制在canvas上，然后将其转换为base64编码的字符串。相比直接读取src属性，这种方式生成的字符串通常更小，因为它只包含图片的实际像素数据，而不包含其他元数据。

对于这两种方法，获取的字符串大小会有所不同，但图片质量上并无明显差别。以一张2M的图片为例，通过canvas转换得到的base64字符串可能只有几十KB，而直接读取src属性得到的字符串则可能接近原图大小。这是因为canvas转换过程中可能进行了一定的数据压缩。

除了获取base64字符串，我们还可以将图片转换为blob对象，然后通过XMLHttpRequest发送到后端。这种方式可以实现图片的异步上传，同时避免了页面刷新的问题。

我们还可以将图片直接装入FormData对象中，然后通过XMLHttpRequest的send方法发送到后端。这种方式适用于不压缩图片的情况，可以确保图片的原始质量。我们还可以添加进度事件监听，以实时了解上传进度。

前端压缩图片确实可以节省流量和时间。在上一篇文章的基础上，我们对图片的获取和上传方式进行了进一步的和改进。希望能对大家的学习有所帮助。也希望大家能够关注并支持狼蚁SEO的成长和发展。

以上即为本文的全部内容，欢迎大家在GitHub上查看完整的代码示例，也希望大家多多支持我们的分享和交流。