前端压缩--Base64图片压缩原理

Base64图片压缩 阅读详情
AI摘要

本文介绍了一种前端图片压缩方法,针对base64格式图片,利用HTMLCanvasElement.toDataURL()进行压缩,有效解决高分辨率图片引起的内存溢出问题。

本篇文章参考以下博文

前言

  最近在做项目的时候,遇到一个图片压缩的问题,正常来讲,前端以 http 地址的方式进行图片的获取是不需要压缩的,浏览器内存不会占用过高,但是手里的那个项目图片获取的是实况截图,没有配置存储,后台直接给发送的 base64 格式。一开始的时候没什么问题,但是当图片质量提升到 4k 时,内存溢出了,浏览器也经常出现崩溃挂死的现象。

  后面仔细追踪了一下,后台发送过来的 base64 字符创长度有 260万 ,没看错,带个万,由于界面需要一直展示图片,所以这 260万 的字符串一直没释放掉。导致了后面的内存问题。

  本篇博文记一下前端压缩 base64 的方法,以供后面复习。

压缩方法

  该压缩方法借鉴了其他博客,最上面有跳转连接。

//压缩方法
function dealImage(base64, w, callback) {
	var newImage = new Image();
	var quality = 0.6;    //压缩系数0-1之间
	newImage.src = base64;
	newImage.setAttribute("crossOrigin", 'Anonymous');	//url为外域时需要
	var imgWidth, imgHeight;
	newImage.onload = function () {
		imgWidth = this.width;
		imgHeight = this.height;
		var canvas = document.createElement("canvas");
		var ctx = canvas.getContext("2d");
		if (Math.max(imgWidth, imgHeight) > w) {
			if (imgWidth > imgHeight) {
				canvas.width = w;
				canvas.height = w * imgHeight / imgWidth;
			} else {
				canvas.height = w;
				canvas.width = w * imgWidth / imgHeight;
			}
		} else {
			canvas.width = imgWidth;
			canvas.height = imgHeight;
			quality = 0.6;
		}
		ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
		ctx.drawImage(this, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
		var base64 = canvas.toDataURL("image/jpeg", quality); //压缩语句
		// 如想确保图片压缩到自己想要的尺寸,如要求在50-150kb之间,请加以下语句,quality初始值根据情况自定
		// while (base64.length / 1024 > 150) {
		// 	quality -= 0.01;
		// 	base64 = canvas.toDataURL("image/jpeg", quality);
		// }
		// 防止最后一次压缩低于最低尺寸,只要quality递减合理,无需考虑
		// while (base64.length / 1024 < 50) {
		// 	quality += 0.001;
		// 	base64 = canvas.toDataURL("image/jpeg", quality);
		// }
		callback(base64);//必须通过回调函数返回,否则无法及时拿到该值
	}
}
 
//使用压缩
dealImage(oldBase64, 1400, (newBase64) => {
	console.log("压缩后", newBase64.length / 1024)
});

  该方法属于比较简单粗暴的,先是创建一个 Image 对象,然后把 Image 对象的地址指向需要压缩的 base64 上,再通过 canvas ,把图片绘制出来,设置好压缩后的像素,使用 canvas.toDataURL 完成最后压缩。

canvas.toDataURL()

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。

  最后通过上面的压缩, 260万 的字符串可以压缩到 13万 ,再往低压缩,图片看起来就有点模糊了,上面压缩方法中的 1400 是我根据图片展示的大小,设置的,举个例子,浏览器分辨率是 1920px 的,在这个分辨率下全屏浏览器,图片展示占用大概 1400 个像素,那我设置成 1400 就代表,当图片像素超过 1400 的时候,就按照 1400 的大小压缩,当不足 1400 的时候,按照实际图片压缩。




前端图片转base64,并使用canvas对图片进行压缩 图片转base64通常用在用户上传图片的情况下使用,他的作用就是让用户看到预览的图片不受网络的影响。:首先是用户选择图片上传至服务器,服务器保存接收返回一个url地址,然后客户端带着这个url地址再去请求图片,最后才拿到用户上传的图片预览,这个过程如果是网络不好的情况,很影响用户的体验。在上传的时候不需要依赖服务器的请求,直接在客户端就进行转换,利用的是文件IO读取,这个不受网络IO的影响,并且比网络要快的多并且如果有编辑图片的需求,是不是又得重新进行一次第一步的步骤,如果网络不好,非常的影响用户的体验。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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