在图像调整大小后减小由 fabric.js 序列化的 JSON 的大小
Reduce size of JSON serialized by fabric.js after image resize
使用文件输入和 FileReader 将图像加载到结构 canvas。我们使用 scaleToWidth 和 scaleToHeight 使大照片适合 canvas。
当我使用选择一个大的 3.2MB jpeg 时,图像被很好地调整为 1MB,这正是我们想要的。然后我们准备数据存储在本地索引数据库上;
canvas.toJSON(); // 4.2MB
canvas.toDataURL(); // 1MB
好像是toJSON方法存储的是原始jpeg。我们可以在序列化之前减少 jpeg 吗?
我更愿意序列化为 JSON 以便我们将来可以使用其他出色的 Fabric 功能。
我个人压缩了大json数据,然后在服务器上解压...
Deflate in JS - gzdeflate
的好脚本(压缩)JSON
.
然后... PHP:
<?php
$json = gzinflate($HTTP_RAW_POST_DATA);
?>
我们通过 ;
计算得出
- 正在加载照片到 Fabric.js canvas
- 然后导出(将图像缩小到 canvas 尺寸)和
- 正在 canvas 和
重新加载缩小的图像数据
- 正在删除原始全尺寸照片。
现在 fabric.js canvas 数据已很好地减少以存储在本地 indexeddb 中;
// camera image // 3.2 MB
canvas.toJSON(); // 1 MB
canvas.toDataURL(); // 1 MB
javascript
var reader = new FileReader();
reader.onload = function (event) {
var img = new Image();
var opts = {};
img.onload = function () {
var imgInstance = new fabric.Image(img, opts);
if (imgInstance.getWidth() > canvas.getWidth()) {
imgInstance.scaleToWidth(canvas.getWidth());
}
if (imgInstance.getHeight() > canvas.getHeight()) {
imgInstance.scaleToHeight(canvas.getHeight());
}
canvas.add(imgInstance);
canvas.renderAll();
img = null;
/* now that the image is loaded reduce it's size
so the original large image is not stored */
/* assumes photo is object 0, need to code a function to
find the index otherwise */
var photoObjectIx = 0;
var originalPhotoObject = canvas.getObjects()[photoObjectIx];
var nimg = new Image();
nimg.onload = function () {
var imgInstance = new fabric.Image(nimg, { selectable: false });
canvas.remove(originalPhotoObject);
canvas.add(imgInstance);
canvas.renderAll();
nimg = null;
};
nimg.src = originalPhotoObject.toDataURL();
}
img.src = event.target.result;
}
reader.readAsDataURL(e.target.files[0]);
使用文件输入和 FileReader 将图像加载到结构 canvas。我们使用 scaleToWidth 和 scaleToHeight 使大照片适合 canvas。
当我使用选择一个大的 3.2MB jpeg 时,图像被很好地调整为 1MB,这正是我们想要的。然后我们准备数据存储在本地索引数据库上;
canvas.toJSON(); // 4.2MB
canvas.toDataURL(); // 1MB
好像是toJSON方法存储的是原始jpeg。我们可以在序列化之前减少 jpeg 吗?
我更愿意序列化为 JSON 以便我们将来可以使用其他出色的 Fabric 功能。
我个人压缩了大json数据,然后在服务器上解压...
Deflate in JS - gzdeflate
的好脚本(压缩)JSON
.
然后... PHP:
<?php
$json = gzinflate($HTTP_RAW_POST_DATA);
?>
我们通过 ;
计算得出- 正在加载照片到 Fabric.js canvas
- 然后导出(将图像缩小到 canvas 尺寸)和
- 正在 canvas 和 重新加载缩小的图像数据
- 正在删除原始全尺寸照片。
现在 fabric.js canvas 数据已很好地减少以存储在本地 indexeddb 中;
// camera image // 3.2 MB
canvas.toJSON(); // 1 MB
canvas.toDataURL(); // 1 MB
javascript
var reader = new FileReader();
reader.onload = function (event) {
var img = new Image();
var opts = {};
img.onload = function () {
var imgInstance = new fabric.Image(img, opts);
if (imgInstance.getWidth() > canvas.getWidth()) {
imgInstance.scaleToWidth(canvas.getWidth());
}
if (imgInstance.getHeight() > canvas.getHeight()) {
imgInstance.scaleToHeight(canvas.getHeight());
}
canvas.add(imgInstance);
canvas.renderAll();
img = null;
/* now that the image is loaded reduce it's size
so the original large image is not stored */
/* assumes photo is object 0, need to code a function to
find the index otherwise */
var photoObjectIx = 0;
var originalPhotoObject = canvas.getObjects()[photoObjectIx];
var nimg = new Image();
nimg.onload = function () {
var imgInstance = new fabric.Image(nimg, { selectable: false });
canvas.remove(originalPhotoObject);
canvas.add(imgInstance);
canvas.renderAll();
nimg = null;
};
nimg.src = originalPhotoObject.toDataURL();
}
img.src = event.target.result;
}
reader.readAsDataURL(e.target.files[0]);