最近做移动端图片上传，发现图片尤其是iPhone拍照的图片都有2M左右，但是实际上项目中用不到这么大，于是想到要用js在前台进行压缩。
解决方案如下：
【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 (!/\/(?: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，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;
}