如何使用Node进行图片压缩

这篇文章主要介绍“如何使用Node进行图片压缩”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“如何使用Node进行图片压缩”文章能帮助大家解决问题。

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我们先把图片上传到后端，看看后端接收了什么样的参数。这里后端我用的是Node.js（Nest），图片我以PNG图片为例。

接口和参数打印如下：

@Post('/compression')
@UseInterceptors(FileInterceptor('file'))
async imageCompression(@UploadedFile() file: Express.Multer.File) {
  
  return {
    file
  }
}

要进行压缩，我们就需要拿到图像数据。可以看到，唯一能藏匿图像数据的就是这串buffer。那这串buffer描述了什么，就需要先弄清什么是PNG。【相关教程推荐：nodejs视频教程、编程教学】

PNG

这里是PNG的WIKI地址。

阅读之后，我了解到PNG是由一个8 byte的文件头加上多个的块（chunk）组成。示意图如下:

其中：

文件头是由一个被称为magic number的组成。值为 89 50 4e 47 0d 0a 1a 0a（16进制）。它标记了这串数据是PNG格式。

块分为两种，一种叫关键块（Critical chunks），一种叫辅助块（Ancillary chunks）。关键块是必不可少的，没有关键块，解码器将不能正确识别并展示图片。辅助块是可选的，部分软件在处理图片之后就有可能携带辅助块。每个块都是四部分组成：4 byte 描述这个块的内容有多长，4 byte 描述这个块的类型是什么，n byte 描述块的内容（n 就是前面4 byte 值的大小，也就是说，一个块最大长度为28*4），4 byte CRC校验检查块的数据，标记着一个块的结束。其中，块类型的4 byte 的值为4个acsii码，第一个字母大写表示是关键块，小写表示是辅助块；第二个字母大写表示是公有，小写表示是私有；第三个字母必须是大写，用于PNG后续的扩展；第四个字母表示该块不识别时，能否安全复制，大写表示未修改关键块时才能安全复制，小写表示都能安全复制。PNG官方提供很多定义的块类型，这里只需要知道关键块的类型即可，分别是IHDR，PLTE，IDAT，IEND。

IHDR

PNG要求第一个块必须是IHDR。IHDR的块内容是固定的13 byte，包含了图片的以下信息：

宽度 width (4 byte) & 高度 height (4 byte)

位深 bit depth (1 byte，值为1，2，4，8或者16) & 颜色类型 color type (1 byte，值为0，2，3，4或者6)

压缩方法 compression method (1 byte，值为0) & 过滤方式 filter method (1 byte，值为0)

交错方式 interlace method (1 byte，值为0或者1)

宽度和高度很容易理解，剩下的几个好像都很陌生，接下来我将进行说明。

在说明位深之前，我们先来看颜色类型，颜色类型有5种值：

• 0 表示灰度（grayscale）它只有一个通道（channel），看成rgb的话，可以理解它的三色通道值是相等的，所以不需要多余两个通道表示。

• 2 表示真实色彩（rgb）它有三个通道，分别是R（红色），G（绿色），B（蓝色）。

• 3 表示颜色索引（indexed）它也只有一个通道，表示颜色的索引值。该类型往往配备一组颜色列表，具体的颜色是根据索引值和颜色列表查询得到的。

• 4 表示灰度和alpha 它有两个通道，除了灰度的通道外，多了一个alpha通道，可以控制透明度。

• 6 表示真实色彩和alpha 它有四个通道。

之所以要说到通道，是因为它和这里的位深有关。位深的值就定义了每个通道所占的位数（bit）。位深跟颜色类型组合，就能知道图片的颜色格式类型和每个像素所占的内存大小。PNG官方支持的组合如下表：

过滤和压缩是因为PNG中存储的不是图像的原始数据，而是处理后的数据，这也是为什么PNG图片所占内存较小的原因。PNG使用了两步进行了图片数据的压缩转换。

第一步，过滤。过滤的目的是为了让原始图片数据经过该规则后，能进行更大的压缩比。举个例子，如果有一张渐变图片，从左往右，颜色依次为[#000000, #000001, #000002, ..., #ffffff]，那么我们就可以约定一条规则，右边的像素总是和它前一个左边的像素进行比较，那么处理完的数据就变成了[1, 1, 1, ..., 1]，这样是不是就能进行更好的压缩。PNG目前只有一种过滤方式，就是基于相邻像素作为预测值，用当前像素减去预测值。过滤的类型一共有五种，（目前我还不知道这个类型值在哪里存储，有可能在IDAT里，找到了再来删除这条括号里的已确定该类型值储存在IDAT数据中）如下表所示：

Type byte	Filter name	Predicted value
0	None	不做任何处理
1	Sub	左侧相邻像素
2	Up	上方相邻像素
3	Average	Math.floor((左侧相邻像素 + 上方相邻像素) / 2)
4	Paeth	取(左侧相邻像素 + 上方相邻像素 - 左上方像素)最接近的值

第二步，压缩。PNG也只有一种压缩算法，使用的是DEFLATE算法。这里不细说，具体看下面的章节。

交错方式，有两种值。0表示不处理，1表示使用Adam7 算法进行处理。我没有去详细了解该算法，简单来说，当值为0时，图片需要所有数据都加载完毕时，图片才会显示。而值为1时，Adam7会把图片划分多个区域，每个区域逐级加载，显示效果会有所优化，但通常会降低压缩效率。加载过程可以看下面这张gif图。

PLTE

PLTE的块内容为一组颜色列表，当颜色类型为颜色索引时需要配置。值得注意的是，颜色列表中的颜色一定是每个通道8bit，每个像素24bit的真实色彩列表。列表的长度，可以比位深约定的少，但不能多。比如位深是2，那么22，最多4种颜色，列表长度可以为3，但不能为5。

IDAT

IDAT的块内容是图片原始数据经过PNG压缩转换后的数据，它可能有多个重复的块，但必须是连续的，并且只有当上一个块填充满时，才会有下一个块。

IEND

IEND的块内容为0 byte，它表示图片的结束。

阅读到这里，我们把上面的接口改造一下，解析这串buffer。

@Post('/compression')
@UseInterceptors(FileInterceptor('file'))
async imageCompression(@UploadedFile() file: Express.Multer.File) {
  const buffer = file.buffer;

  const result = {
    header: buffer.subarray(0, 8).toString('hex'),
    chunks: [],
    size: file.size,
  };

  let pointer = 8;
  while (pointer < buffer.length) {
    let chunk = {};
    const length = parseInt(buffer.subarray(pointer, pointer + 4).toString('hex'), 16);
    const chunkType = buffer.subarray(pointer + 4, pointer + 8).toString('ascii');
    const crc = buffer.subarray(pointer + length, pointer + length + 4).toString('hex');
    chunk = {
      ...chunk,
      length,
      chunkType,
      crc,
    };

    switch (chunkType) {
      case 'IHDR':
        const width = parseInt(buffer.subarray(pointer + 8, pointer + 12).toString('hex'), 16);
        const height = parseInt(buffer.subarray(pointer + 12, pointer + 16).toString('hex'), 16);
        const bitDepth = parseInt(
          buffer.subarray(pointer + 16, pointer + 17).toString('hex'),
          16,
        );
        const colorType = parseInt(
          buffer.subarray(pointer + 17, pointer + 18).toString('hex'),
          16,
        );
        const compressionMethod = parseInt(
          buffer.subarray(pointer + 18, pointer + 19).toString('hex'),
          16,
        );
        const filterMethod = parseInt(
          buffer.subarray(pointer + 19, pointer + 20).toString('hex'),
          16,
        );
        const interlaceMethod = parseInt(
          buffer.subarray(pointer + 20, pointer + 21).toString('hex'),
          16,
        );

        chunk = {
          ...chunk,
          width,
          height,
          bitDepth,
          colorType,
          compressionMethod,
          filterMethod,
          interlaceMethod,
        };
        break;
      case 'PLTE':
        const colorList = [];
        const colorListStr = buffer.subarray(pointer + 8, pointer + 8 + length).toString('hex');
        for (let i = 0; i < colorListStr.length; i += 6) {
          colorList.push(colorListStr.slice(i, i + 6));
        }
        chunk = {
          ...chunk,
          colorList,
        };
        break;
      default:
        break;
    }
    result.chunks.push(chunk);
    pointer = pointer + 4 + 4 + length + 4;
  }

  return result;
}

这里我测试用的图没有PLTE，刚好我去TinyPNG压缩我那张测试图之后进行上传，发现有PLTE块，可以看一下，结果如下图。

通过比对这两张图，压缩图片的方式我们也能窥探一二。

PNG的压缩

前面说过，PNG使用的是一种叫DEFLATE的无损压缩算法，它是Huffman Coding跟LZ77的结合。除了PNG，我们经常使用的压缩文件，.zip，.gzip也是使用的这种算法（7zip算法有更高的压缩比，也可以了解下）。要了解DEFLATE，我们首先要了解Huffman Coding和LZ77。

Huffman Coding

哈夫曼编码忘记在大学的哪门课接触过了，它是一种根据字符出现频率，用最少的字符替换出现频率最高的字符，最终降低平均字符长度的算法。

举个例子，有字符串"ABCBCABABADA"，如果按照正常空间存储，所占内存大小为12 * 8bit = 96bit，现对它进行哈夫曼编码。

1.统计每个字符出现的频率，得到A 5次 B 4次 C 2次 D 1次

2.对字符按照频率从小到大排序，将得到一个队列D1，C2，B4，A5

3.按顺序构造哈夫曼树，先构造一个空节点，最小频率的字符分给该节点的左侧，倒数第二频率的字符分给右侧，然后将频率相加的值赋值给该节点。接着用赋值后节点的值和倒数第三频率的字符进行比较，较小的值总是分配在左侧，较大的值总是分配在右侧，依次类推，直到队列结束，最后把最大频率和前面的所有值相加赋值给根节点，得到一棵完整的哈夫曼树。

4.对每条路径进行赋值，左侧路径赋值为0，右侧路径赋值为1。从根节点到叶子节点，进行遍历，遍历的结果就是该字符编码后的二进制表示，得到：A（0）B（11）C（101）D（100）。

完整的哈夫曼树如下（忽略箭头，没找到连线- -！）：

压缩后的字符串，所占内存大小为5 * 1bit + 4 * 2bit + 2 * 3bit + 1 * 3bit = 22bit。当然在实际传输过程中，还需要把编码表的信息（原始字符和出现频率）带上。因此最终占比大小为 4 * 8bit + 4 * 3bit（频率最大值为5，3bit可以表示）+ 22bit = 66bit（理想状态），小于原有的96bit。

LZ77

LZ77算法还是第一次知道，查了一下是一种基于字典和滑动窗的无所压缩算法。（题外话：因为Lempel和Ziv在1977年提出的算法，所以叫LZ77，哈哈哈?）

我们还是以上面这个字符串"ABCBCABABADA"为例，现假设有一个4 byte的动态窗口和一个2byte的预读缓冲区，然后对它进行LZ77算法压缩，过程顺序从上往下，示意图如下：

总结下来，就是预读缓冲区在动态窗口中找到最长相同项，然后用长度较短的标记来替代这个相同项，从而实现压缩。从上图也可以看出，压缩比跟动态窗口的大小，预读缓冲区的大小和被压缩数据的重复度有关。

DEFLATE

DEFLATE【RFC 1951】是先使用LZ77编码，对编码后的结果在进行哈夫曼编码。我们这里不去讨论具体的实现方法，直接使用其推荐库Zlib，刚好Node.js内置了对Zlib的支持。接下来我们继续改造上面那个接口，如下：

import * as zlib from 'zlib';

@Post('/compression')
@UseInterceptors(FileInterceptor('file'))
async imageCompression(@UploadedFile() file: Express.Multer.File) {
  const buffer = file.buffer;

  const result = {
    header: buffer.subarray(0, 8).toString('hex'),
    chunks: [],
    size: file.size,
  };

  // 因为可能有多个IDAT的块 需要个数组缓存最后拼接起来
  const fileChunkDatas = [];
  let pointer = 8;
  while (pointer < buffer.length) {
    let chunk = {};
    const length = parseInt(buffer.subarray(pointer, pointer + 4).toString('hex'), 16);
    const chunkType = buffer.subarray(pointer + 4, pointer + 8).toString('ascii');
    const crc = buffer.subarray(pointer + length, pointer + length + 4).toString('hex');
    chunk = {
      ...chunk,
      length,
      chunkType,
      crc,
    };

    switch (chunkType) {
      case 'IHDR':
        const width = parseInt(buffer.subarray(pointer + 8, pointer + 12).toString('hex'), 16);
        const height = parseInt(buffer.subarray(pointer + 12, pointer + 16).toString('hex'), 16);
        const bitDepth = parseInt(
          buffer.subarray(pointer + 16, pointer + 17).toString('hex'),
          16,
        );
        const colorType = parseInt(
          buffer.subarray(pointer + 17, pointer + 18).toString('hex'),
          16,
        );
        const compressionMethod = parseInt(
          buffer.subarray(pointer + 18, pointer + 19).toString('hex'),
          16,
        );
        const filterMethod = parseInt(
          buffer.subarray(pointer + 19, pointer + 20).toString('hex'),
          16,
        );
        const interlaceMethod = parseInt(
          buffer.subarray(pointer + 20, pointer + 21).toString('hex'),
          16,
        );

        chunk = {
          ...chunk,
          width,
          height,
          bitDepth,
          colorType,
          compressionMethod,
          filterMethod,
          interlaceMethod,
        };
        break;
      case 'PLTE':
        const colorList = [];
        const colorListStr = buffer.subarray(pointer + 8, pointer + 8 + length).toString('hex');
        for (let i = 0; i < colorListStr.length; i += 6) {
          colorList.push(colorListStr.slice(i, i + 6));
        }
        chunk = {
          ...chunk,
          colorList,
        };
        break;
      case 'IDAT':
        fileChunkDatas.push(buffer.subarray(pointer + 8, pointer + 8 + length));
        break;
      default:
        break;
    }
    result.chunks.push(chunk);
    pointer = pointer + 4 + 4 + length + 4;
  }

  const originFileData = zlib.unzipSync(Buffer.concat(fileChunkDatas));

  // 这里原图片数据太长了 我就只打印了长度
  return {
    ...result,
    originFileData: originFileData.length,
  };
}

最终打印的结果，我们需要注意红框的那几个部分。可以看到上图，位深和颜色类型决定了每个像素由4 byte组成，然后由于过滤方式的存在，会在每行的第一个字节进行标记。因此该图的原始数据所占大小为：707 * 475 * 4 byte + 475 * 1 byte = 1343775 byte。正好是我们打印的结果。

我们也可以试试之前TinyPNG压缩后的图，如下：

可以看到位深为8，索引颜色类型的图每像素占1 byte。计算得到：707 * 475 * 1 byte + 475 * 1 byte = 336300 byte。结果也正确。

关于“如何使用Node进行图片压缩”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注创新互联行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。

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