关于图片base64上传的案例

1、项目中我们会遇到图片上传的案例,图片上传分单张和多张图片上传,往往我们会发现图片上传时候遇到上传速度问题,有时候可能用户上传的图片比较大,导致等待时间较长,影响用户体验,那我们就先看下图片base64上传问题

先说一下当前环境:

1、接口支持图片base64上传模式,上传成功接口返回图片名字

2、提交图片接口以","分割开来的字符串来提交

3、删除功能原理就是声明一个空的数组,图片上传完成后返回的图片名字push到这个数组里,

删除的话只删除数组对应项,最终提交时候是修改编辑后的数组


关于图片base64上传的案例_第1张图片

html  代码:

       

               //这里用来存放生成的图片预览缩略图  

     

     

                 

                 

                 

     


css代码:

.uploadImgCon{position:relative;z-index:100;overflow: hidden;}

.imagebox{width:25%;position:relative;float:left;box-sizing:border-box;padding:0.1rem;}

.imagebox img{vertical-align:middle;}

.imagebox span{position:absolute;top:0.1rem;right:0.1rem;font-size:0.24rem;color:#fff;z-index:100;background:#CC3333;padding:0.05rem 0.1rem;}

.uploader-file .add-icon{width:1.26rem;height:1.2rem;position:relative;}

.uploader-file .add-icon img{width:1.26rem;height:1.2rem;float:left;}

.uploader-file input{width:1.26rem;height:1.2rem;float:left;position:absolute;left:0;top:0;opacity:0;}


选择图片并上传至服务器端js代码:

//照片异步上传

var picresult=[];

    $('#photo').change(function(e){  

         var file = e.target.files; 

         var imghtm=''

    if(file.length>0){//判断是否是多张照片上传

  for (var i = 0; i < file.length; i++) {

    var reader = new FileReader(); 

    reader.readAsDataURL(file[i]);//调用自带方法进行转换 

    reader.onload = function(e) {

            imghtm='

删除
';

            $("#uploadImgCon1").append(imghtm);

            $("#uploadImgCon1 .imagebox span").click(function(){

                        var index=$(this).parent().index();

                        $(this).parent().remove();

                        if(index>=0){

                               picresult.splice(index,1);//删除数组中的第几张图片

                                console.log(picresult);

                          }

               })

              $("#img_upload_base").val(this.result);//将转换后的编码保存到input供后台使用 

              var img=$("#img_upload_base").val();

              var imgNum = img.split(";base64,");

              var imgBase=imgNum[1];

              var imgurl=$("#img_upload_base").val();

        $.ajax({

                headers:{'Authorization':'Bearer'+access_token},

               url:host+'/api/base64Upload',

               dataType:'json',                            

               data:{'imgurl':imgurl},               

               type:'post',

                success:function(data){

                            if(data.code==1){ //图片上传成功返回图片名称或者路径

                                        picresult.push(data.data);

                             }else{            //图片上传失败

                                  return false;

                              }

                  }     

           }); 

    };

    }

  }

    });   


图片确认保存提交操作:

$("#enterbtn").click(function(){

var picarry = picresult.join(',');  //arr是以&分割的字符串

console.log(picarry);

var desc=$("#desc").val();

$.ajax({

headers:{'Authorization':'Bearer'+access_token},

url:host+'/api/custom/edit',

dataType:'json',                            

data:{'id':id,'images':picarry,'desc':desc},               

type:'post',

success:function(data){

if(data.code==1)

{

//alert("信息提交成功");

}else{

alert(data.data);

}

},

error: function (picdata)

{

alert(data.data);

        return false;

}     

}); 

});


上面就完成了图片base64的上传问题,后来发现图片base64上传没问题,但是在回显图片的时候图片太多或者单张上传图片很大超过10M了,这时候后端压缩图片发现效率很慢,那就继续优化,找到了前端压缩图片的方法

1、首先我们要找到图片压缩的js方法这里是函数

//获取图片地址

function getObjectURL(file) {

var url = null ;

if (window.createObjectURL!=undefined) { // basic

url = window.createObjectURL(file) ;

} else if (window.URL!=undefined) { // mozilla(firefox)

url = window.URL.createObjectURL(file) ;

} else if (window.webkitURL!=undefined) { // web_kit or chrome

url = window.webkitURL.createObjectURL(file) ;

}

return url ;

}

//图片转成base64后压缩

function convertImgToBase64(url, callback, outputFormat){

//创建canvas画布

var canvas = document.createElement('CANVAS');

var ctx = canvas.getContext('2d');

//创建img对象

var img = new Image;

img.crossOrigin = 'Anonymous';

//图片加载

img.onload = function(){

var width = img.width;

var height = img.height;

// 按比例压缩4倍

var rate = (width

//设置画布的width和height

canvas.width = width*rate;

canvas.height = height*rate;

//绘制图片

ctx.drawImage(img,0,0,width,height,0,0,width*rate,height*rate);

//压缩

var dataURL = canvas.toDataURL(outputFormat || 'image/png');

//转指向,返回值

callback.call(this, dataURL);

//清除画布

canvas = null;

};

img.src = url;

}


选择图片并上传至服务器后台方法优化后如下(变动地方做了加粗,发现再上传10M图片速度就相当快了):

//照片异步上传

    $('#photo').change(function(e){  //此处用了change事件,当选择好图片打开,关闭窗口时触发此事件

    var file = e.target.files; 

    var imghtm=''

    if(file.length>0)

    {

  for (var i = 0; i < file.length; i++) {

  var imageUrl = getObjectURL(file[i])

convertImgToBase64(imageUrl, function(base64Img){

    //var reader = new FileReader(); 

    //reader.readAsDataURL(imageUrl);//调用自带方法进行转换 

  // reader.onload = function(e) {

    imghtm='

删除
';

        //$("#img_upload_show").attr("src", );//将转换后的编码存入src完成预览 

        $("#uploadImgCon1").append(imghtm);

        $("#uploadImgCon1 .imagebox span").click(function(){

    var index=$(this).parent().index();

    console.log(index);

    $(this).parent().remove();

    if(index>=0){

    picresult.splice(index,1);

    console.log(picresult);

    }


    })

        $("#img_upload_base").val(base64Img);//将转换后的编码保存到input供后台使用 

        // alert(this.result);

        var img=$("#img_upload_base").val();

        // var imgType=img.Substring(0,i)

        var imgNum = img.split(";base64,");

        var imgBase=imgNum[1];

        var imgurl=$("#img_upload_base").val();

        $("#enterbtn").html("图片上传中...");

        $("#enterbtn").attr("disabled",true)


        $.ajax({

  headers:{'Authorization':'Bearer'+access_token},

url:host+'/api/base64Upload',

dataType:'json',                            

//data:{'imgurl':imgurl},         

data:{'imgurl':imgurl}, 

type:'post',

success:function(data){

if(data.code==1)

{

$("#enterbtn").attr("disabled",false)

$("#enterbtn").html("确认提交");

picresult.push(data.data);

}else{

alert(data.data);

return false;

}

}     

}); 

    //};

    });

    }

  }

    });   

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