我有相同的图像和相同大小的画布,但是输出是不同的。我想要同样的输出,该怎么做呢?
var canvas = document.createElement('canvas'),
ctx = canvas.getContext('2d'),
img = new Image;
img.crossOrigin = 'Anonymous';
img.onload = function(){
canvas.height = img.height;
canvas.width = img.width;
ctx.drawImage(img, 0, 0);
var dataURL = canvas.toDataURL();
setBreakpoint(dataURL);
callback.call(this, dataURL);
canvas = null;
};
img.src = url;
由于您使用该画布所做的只是绘制图像,因此您应该使用FileReader及其方法readAsDataURL()。
对于外部文件,您仍然可以使用它,这要感谢XMLHttpRequest
对象及其xhr。responseType=“blob”
属性,但受跨源请求的限制。
这将直接在文件的二进制数据上工作,直接将每个字节转换为其Base64表示。
另一方面,绘制到画布上的图像在绘制之前进行解码,然后在调用toDataURL
时重新编码。这个过程依赖于每个浏览器,甚至每台机器(看看画布指纹和@Oriol的这篇文章)。
显然,此过程将修改原始文件的内容(实际上与此无关)
如果你不相信,这里有一个片段,它将测试你的浏览器和我的浏览器的转换。
var xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.responseType = 'blob';
xhr.onload = function() {
var f = new FileReader();
f.onload = function() {
if (this.result === imageDataURL) {
console.log('same conversion');
}
else {
console.log('please post a comment to let me know that it\'s also browser/machine dependant');
}
};
f.readAsDataURL(this.response);
};
xhr.open('GET', 'https://dl.dropboxusercontent.com/s/4e90e48s5vtmfbd/aaa.png');
xhr.send();
var imageDataURL = 'data:image/png;base64,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';
然而,对于那些使用画布进行真实绘制的人来说,在不同的UAs之间不可能有相同的结果。从绘图到导出的每个方法都可能产生不同的结果,您必须完全重写所有这些方法才能获得完全相同的结果。
对于那些真正需要这样做的人,像NodeCanvas这样的项目可能会有所帮助,尽管它显然比本机实现的性能要差得多。
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