怎么使用 SVG 作为一个图像占位符

怎么使用 SVG 作为一个图像占位符
在这篇文章中我们将涉及如下的主题:不同的占位符类型的概述;基于 SVG 的占位符(边缘、形状和轮廓);自动化处理。-- José M. Pérez

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 作者 | José M. Pérez

 译者 | qhwdw

从图像中生成的 SVG 可以用作占位符。请继续阅读!

我对怎么去让 web 性能更优化和图像加载的更快充满了热情。在这些感兴趣的领域中的其中一项研究就是占位符:当图像还没有被加载的时候应该去展示些什么?

在前些天,我偶然发现了使用 SVG 的一些加载技术,我将在这篇文章中谈论它。

在这篇文章中我们将涉及如下的主题:

? 不同的占位符类型的概述? 基于 SVG 的占位符(边缘、形状和轮廓)? 自动化处理

不同的占位符类型的概述

之前 我写过一篇关于图像占位符和延迟加载lazy-loading[1] 的文章以及 关于它的讨论[2]。当进行一个图像的延迟加载时,一个很好的办法是提供一个东西作为占位符,因为它可能会很大程度上影响用户的感知体验。之前我提供了几个选择:

怎么使用 SVG 作为一个图像占位符

在图像被加载之前,有几种办法去填充图像区域:

? 在图像区域保持空白:在一个响应式设计的环境中,这种方式防止了内容的跳跃。从用户体验的角度来看,那些布局的改变是非常差的作法。但是,它是为了性能的考虑,否则,每次为了获取图像尺寸,浏览器就要被迫进行布局重新计算,以便为它留下空间。? 占位符:在图像那里显示一个用户配置的图像。我们可以在背景上显示一个轮廓。它一直显示直到实际的图像被加载完成,它也被用于当请求失败或者当用户根本没有设置头像图像的情况下。这些图像一般都是矢量图,并且由于尺寸非常小,可以作为内联图片。? 单一颜色:从图像中获取颜色,并将其作为占位符的背景颜色。这可能是图像的主要颜色、最具活力的颜色 … 这个想法是基于你正在加载的图像,并且它将有助于在没有图像和图像加载完成之间进行平滑过渡。? 模糊的图像:也被称为模糊技术。你提供一个极小版本的图像,然后再去过渡到完整的图像。最初显示的图像的像素和尺寸是极小的。为去除细节artifacts,该图像会被放大并模糊化。我在前面写的 Medium 是怎么做的渐进加载图像[3]、使用 WebP 去创建极小的预览图像[4]、和渐进加载图像的更多示例[5] 中讨论过这方面的内容。

此外还有其它的更多的变种,许多聪明的人也开发了其它的创建占位符的技术。

其中一个就是用梯度图代替单一的颜色。梯度图可以创建一个更精确的最终图像的预览,它整体上非常小(提升了有效载荷)。

怎么使用 SVG 作为一个图像占位符

使用梯度图作为背景。这是来自 Gradify 的截屏,它现在已经不在线了,代码 在 GitHub[6]。

另外一种技术是使用基于 SVG 的技术,它在最近的实验和研究中取得到了一些进展。

基于 SVG 的占位符

我们知道 SVG 是完美的矢量图像。而在大多数情况下我们是希望加载一个位图,所以,问题是怎么去矢量化一个图像。其中一些方法是使用边缘、形状和轮廓。

边缘

在 前面的文章中[7],我解释了怎么去找出一个图像的边缘并创建一个动画。我最初的目标是去尝试绘制区域,矢量化该图像,但是我并不知道该怎么去做到。我意识到使用边缘也可能是一种创新,我决定去让它们动起来,创建一个 “绘制” 的效果。

? 范例[8]

使用边缘检测绘制图像和 SVG 动画[7]

在以前,很少使用和支持 SVG。一段时间以后,我们开始用它去作为一个某些图标的传统位图的替代品……

形状

SVG 也可以用于根据图像绘制区域而不是边缘/边界。用这种方法,我们可以矢量化一个位图来创建一个占位符。

在以前,我尝试去用三角形做类似的事情。你可以在 CSSConf[9] 和 Render Conf[10] 上我的演讲中看到它。

? 范例[11]

上面的 codepen 是一个由 245 个三角形组成的基于 SVG 占位符的概念验证。生成的三角形是基于 Delaunay triangulation[12] 的,使用了 Possan’s polyserver[13]。正如预期的那样,使用更多的三角形,文件尺寸就更大。

Primitive 和 SQIP,一个基于 SVG 的 LQIP 技术

Tobias Baldauf 正在致力于另一个使用 SVG 的低质量图像占位符技术,它被称为 SQIP[14]。在深入研究 SQIP 之前,我先简单介绍一下 Primitive[15],它是基于 SQIP 的一个库。

Primitive 是非常吸引人的,我强烈建议你去了解一下。它讲解了一个位图怎么变成由重叠形状组成的 SVG。它尺寸比较小,适合于直接内联放置到页面中。当步骤较少时,在初始的 HTML 载荷中作为占位符是非常有意义的。

Primitive 基于三角形、长方形、和圆形等形状生成一个图像。在每一步中它增加一个新形状。很多步之后,图像的结果看起来非常接近原始图像。如果你输出的是 SVG,它意味着输出代码的尺寸将很大。

为了理解 Primitive 是怎么工作的,我通过几个图像来跑一下它。我用 10 个形状和 100 个形状来为这个插画生成 SVG:

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怎么使用 SVG 作为一个图像占位符
使用 Primitive 处理 ,使用 10 个形状[16] 、 100 形状[17]、 原图[18]。< 如显示不全,请左右滑动 >怎么使用 SVG 作为一个图像占位符
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使用 Primitive 处理,使用 10 形状[19] 、 100 形状[20]、 原图[21] 。

当在图像中使用 10 个形状时,我们基本构画出了原始图像。在图像占位符这种使用场景里,我们可以使用这种 SVG 作为潜在的占位符。实际上,使用 10 个形状的 SVG 代码已经很小了,大约是 1030 字节,当通过 SVGO 传输时,它将下降到约 640 字节。

  • <svg xmlns=”http://www.w3.org/2000/svg" width=”1024" fill=”#817c70" d=”M0 0h1024v1024H0z”/><g fill-opacity=”.502"><path fill=”#03020f” d=”M178 994l580 92L402–62"/><path fill=”#f2e2ba” d=”M638 894L614 6l472 440"/><path fill=”#fff8be” d=”M-62 854h300L138–62"/><path fill=”#76c2d9" d=”M410–62L154 530–62 38"/><path fill=”#62b4cf” d=”M1086–2L498–30l484 508"/><path fill=”#010412" d=”M430–2l196 52–76 356"/><path fill=”#eb7d3f” d=”M598 594l488–32–308 520"/><path fill=”#080a18" d=”M198 418l32 304 116–448"/><path fill=”#3f201d” d=”M1086 1062l-344–52 248–148"/><path fill=”#ebd29f” d=”M630 658l-60–372 516 320"/></g></svg>

  • 正如我们预计的那样,使用 100 个形状生成的图像更大,在 SVGO(之前是 8kB)之后,大小约为 5kB。它们在细节上已经很好了,但是仍然是个很小的载荷。使用多少三角形主要取决于图像类型和细腻程度(如,对比度、颜色数量、复杂度)。

    还可以创建一个类似于 cpeg-dssim[22] 的脚本,去调整所使用的形状的数量,以满足 结构相似[23] 的阈值(或者最差情况中的最大数量)。

    这些生成的 SVG 也可以用作背景图像。因为尺寸约束和矢量化,它们在展示超大题图hero image和大型背景图像时是很好的选择。

    SQIP

    用 Tobias 自己的话说[14]:

    SQIP 尝试在这两个极端之间找到一种平衡:它使用 Primitive[15] 去生成一个 SVG,由几种简单的形状构成,近似于图像中可见的主要特征,使用 SVGO[24] 优化 SVG,并且为它增加高斯模糊滤镜。产生的最终的 SVG 占位符后大小仅为约 800~1000 字节,在屏幕上看起来更为平滑,并提供一个图像内容的视觉提示。

    这个结果和使用一个用了模糊技术的极小占位符图像类似。(看看  Medium[3] 和 其它站点[5] 是怎么做的)。区别在于它们使用了一个位图图像,如 JPG 或者 WebP,而这里是使用的占位符是 SVG。

    如果我们使用 SQIP 而不是原始图像,我们将得到这样的效果:

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    第一张图像[25] 和 第二张图像[26] 使用了 SQIP 后的输出图像。

    输出的 SVG 约 900 字节,并且通过检查代码,我们可以发现 feGaussianBlur 过滤被应用到该组形状上:

  • <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 2000 2000"><filter id="b"><feGaussianBlur stdDeviation="12" /></filter><path fill="#817c70" d="M0 0h2000v2000H0z"/><g filter="url(#b)" transform="translate(4 4) scale(7.8125)" fill-opacity=".5"><ellipse fill="#000210" rx="1" ry="1" transform="matrix(50.41098 -3.7951 11.14787 148.07886 107 194.6)"/><ellipse fill="#eee3bb" rx="1" ry="1" transform="matrix(-56.38179 17.684 -24.48514 -78.06584 205 110.1)"/><ellipse fill="#fff4bd" rx="1" ry="1" transform="matrix(35.40604 -5.49219 14.85017 95.73337 16.4 123.6)"/><ellipse fill="#79c7db" cx="21" cy="39" rx="65" ry="65"/><ellipse fill="#0c1320" cx="117" cy="38" rx="34" ry="47"/><ellipse fill="#5cb0cd" rx="1" ry="1" transform="matrix(-39.46201 77.24476 -54.56092 -27.87353 219.2 7.9)"/><path fill="#e57339" d="M271 159l-123–16 43 128z"/><ellipse fill="#47332f" cx="214" cy="237" rx="242" ry="19"/></g></svg>

  • SQIP 也可以输出一个带有 Base64 编码的 SVG 内容的图像标签:

  • <img src="http://www.gunmi.cn/v/example.jpg” alt="Add descriptive alt text">

  • 轮廓

    我们刚才看了使用了边缘和原始形状的 SVG。另外一种矢量化图像的方式是 “描绘” 它们。在几天前 Mikael Ainalem[27] 分享了一个 codepen[28] 代码,展示了怎么去使用两色轮廓作为一个占位符。结果非常漂亮。

    SVG 在这种情况下是手工绘制的,但是,这种技术可以用工具快速生成并自动化处理。

    ? Gatsby[29],一个用 React 支持的描绘 SVG 的静态网站生成器。它使用 一个 potrace 算法的 JS 移植[30] 去矢量化图像。? Craft 3 CMS[31],它也增加了对轮廓的支持。它使用了 一个 potrace 算法的 PHP 移植[32]。? image-trace-loader[33],一个使用了 potrace 算法去处理图像的 Webpack 加载器。

    如果感兴趣,可以去看一下 Emil 的 webpack 加载器 (基于 potrace) 和 Mikael 的手工绘制 SVG 之间的比较。

    这里我假设该输出是使用默认选项的 potrace 生成的。但是可以对它们进行优化。查看 图像描绘加载器的选项[34],传递给 potrace 的选项[35]非常丰富。

    总结

    我们看到了从图像中生成 SVG 并使用它们作为占位符的各种不同的工具和技术。与 WebP 是一个用于缩略图的奇妙格式[4] 一样,SVG 也是一个用于占位符的有趣格式。我们可以控制细节的级别(和它们的大小),它是高可压缩的,并且很容易用 CSS 和 JS 进行处理。

    额外的资源

    这篇文章上到了 Hacker News 热文[36]。对此以及在该页面的评论中分享的其它资源的链接,我表示非常感谢。下面是其中一部分。

    ? Geometrize[37] 是用 Haxe 写的 Primitive 的一个移植。也有一个 JS 实现[38],你可以直接 在你的浏览器上[39]尝试它。? Primitive.js[40],它也是 Primitive 在 JS 中的一个移植,primitive.nextgen[41],它是使用 Primitive.js 和 Electron 的 Primitive 的桌面版应用的一个移植。? 这里有两个 Twitter 帐户,里面你可以看到一些用 Primitive 和 Geometrize 生成的图像示例。访问 @PrimitivePic[42] 和 @Geometrizer[43]。? imagetracerjs[44],它是在 JavaScript 中的光栅图像描绘器和矢量化程序。这里也有为 Java[45] 和 Android[46] 提供的移植。

    via: http://medium.freecodecamp.org/using-svg-as-placeholders-more-image-loading-techniques-bed1b810ab2c

    作者:José M. Pérez[48] 译者:qhwdw 校对:wxy

    本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

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