TranslateProject/published/201712/20171031 How to use SVG as a Placeholder and Other Image Loading Techniques.md

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怎么使用 SVG 作为一个图像占位符
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![](https://cdn-images-1.medium.com/max/1563/0*zJGl1vKLttcJGIL4.jpg)
*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<ruby>延迟加载<rt>lazy-loading</rt></ruby>][28] 的文章以及 [关于它的讨论][29]。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:
![](https://cdn-images-1.medium.com/max/1563/0*jlMM144vAhH-0bEn.png)
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<ruby>细节<rt>artifacts</rt></ruby>,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][1]、[使用 WebP 去创建极小的预览图像][2]、和[渐进加载图像的更多示例][3] 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)。
![](https://cdn-images-1.medium.com/max/1250/0*ecPkBAl69ayvRctn.jpg)
*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][4]。*
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][30],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](https://codepen.io/jmperez/embed/oogqdp?default-tabs=html%2Cresult&embed-version=2&height=600&host=https%3A%2F%2Fcodepen.io&referrer=https%3A%2F%2Fmedium.freecodecamp.org%2Fmedia%2F8c5c44a4adf82b09692a34eb4daa3e2e%3FpostId%3Dbed1b810ab2c&slug-hash=oogqdp#result-box)
> [使用边缘检测绘制图像和 SVG 动画][31]
> 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][33] 和 [Render Conf][34] 上我的演讲中看到它。
- [范例](https://codepen.io/jmperez/embed/BmaWmQ?default-tabs=html%2Cresult&embed-version=2&height=600&host=https%3A%2F%2Fcodepen.io&referrer=https%3A%2F%2Fmedium.freecodecamp.org%2Fmedia%2F05d1ee44f0537f8257258124d7b94613%3FpostId%3Dbed1b810ab2c&slug-hash=BmaWmQ#result-box)
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][35] 的,使用了 [Possans polyserver][36]。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][37]。在深入研究 SQIP 之前,我先简单介绍一下 [Primitive][38],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
![](https://cdn-images-1.medium.com/max/625/1*y4sr9twkh_WyZh6h0yH98Q.png)
![](https://cdn-images-1.medium.com/max/625/1*cqyhYnx83LYvhGdmg2dFDw.png)
![](https://cdn-images-1.medium.com/max/625/1*qQP5160gPKQdysh0gFnNfw.jpeg)
使用 Primitive 处理 ,使用 [10 个形状][6] 、 [100 形状][7]、 [原图][5]。
![](https://cdn-images-1.medium.com/max/625/1*PWZLlC4lrLO4CVv1GwR7qA.png)
![](https://cdn-images-1.medium.com/max/625/1*khnga22ldJKOZ2z45Srh8A.png)
![](https://cdn-images-1.medium.com/max/625/1*N-20rR7YGFXiDSqIeIyOjA.jpeg)
使用 Primitive 处理,使用 [10 形状][9] 、 [100 形状][10]、 [原图][8] 。
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" height=”1024"><path fill=”#817c70" d=”M0 0h1024v1024H0z/><g fill-opacity=”.502"><path fill=”#03020f” d=”M178 994l580 92L40262"/><path fill=”#f2e2ba” d=”M638 894L614 6l472 440"/><path fill=”#fff8be” d=”M-62 854h300L13862"/><path fill=”#76c2d9" d=”M41062L154 53062 38"/><path fill=”#62b4cf” d=”M10862L49830l484 508"/><path fill=”#010412" d=”M4302l196 5276 356"/><path fill=”#eb7d3f” d=”M598 594l48832308 520"/><path fill=”#080a18" d=”M198 418l32 304 116448"/><path fill=”#3f201d” d=”M1086 1062l-34452 248148"/><path fill=”#ebd29f” d=”M630 658l-60372 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对比度、颜色数量、复杂度
还可以创建一个类似于 [cpeg-dssim][39] 的脚本,去调整所使用的形状的数量,以满足 [结构相似][40] 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<ruby>超大题图<rt>hero image</rt></ruby>和大型背景图像时是很好的选择。
#### SQIP
用 [Tobias 自己的话说][41]
> SQIP 尝试在这两个极端之间找到一种平衡:它使用 [Primitive][42] 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][43] 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][44] 和 [其它站点][45] 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:
![](https://cdn-images-1.medium.com/max/938/0*yUY1ZFP27vFYgj_o.png)
![](https://cdn-images-1.medium.com/max/938/0*DKoZP7DXFvUZJ34E.png)
*[第一张图像][11] 和 [第二张图像][12] 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-12316 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 width="640" height="640" src="example.jpg” alt="Add descriptive alt text" style="background-size: cover; background-image: url(data:image/svg+xml;base64,PHN2ZyB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAw…<stripped base 64>…PjwvZz48L3N2Zz4=);">
```
#### 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][47] 分享了一个 [codepen][48] 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:
![](https://cdn-images-1.medium.com/max/1250/1*r6HbVnBkISCQp_UVKjOJKQ.gif)
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][13],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][14] 去矢量化图像。
* [Craft 3 CMS][15],它也增加了对轮廓的支持。它使用了 [一个 potrace 算法的 PHP 移植][16]。
* [image-trace-loader][17],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][49][传递给 potrace 的选项][50]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][51] 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][52]。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][18] 是用 Haxe 写的 Primitive 的一个移植。也有[一个 JS 实现][19],你可以直接 [在你的浏览器上][20]尝试它。
* [Primitive.js][21],它也是 Primitive 在 JS 中的一个移植,[primitive.nextgen][22],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][23] 和 [@Geometrizer][24]。
* [imagetracerjs][25],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][26] 和 [Android][27] 提供的移植。
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via: https://medium.freecodecamp.org/using-svg-as-placeholders-more-image-loading-techniques-bed1b810ab2c
作者:[José M. Pérez][a]
译者:[qhwdw](https://github.com/qhwdw)
校对:[wxy](https://github.com/wxy)
本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译,[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
[a]:https://medium.freecodecamp.org/@jmperezperez?source=post_header_lockup
[1]:https://medium.com/@jmperezperez/how-medium-does-progressive-image-loading-fd1e4dc1ee3d
[2]:https://medium.com/@jmperezperez/using-webp-to-create-tiny-preview-images-3e9b924f28d6
[3]:https://medium.com/@jmperezperez/more-examples-of-progressive-image-loading-f258be9f440b
[4]:https://github.com/fraser-hemp/gradify
[5]:https://jmperezperez.com/assets/images/posts/svg-placeholders/pexels-photo-281184-square.jpg
[6]:https://jmperezperez.com/assets/images/posts/svg-placeholders/pexels-photo-281184-square-10.svg
[7]:https://jmperezperez.com/assets/images/posts/svg-placeholders/pexels-photo-281184-square-100.svg
[8]:https://jmperezperez.com/assets/images/posts/svg-placeholders/pexels-photo-618463-square.jpg
[9]:https://jmperezperez.com/assets/images/posts/svg-placeholders/pexels-photo-618463-square-10.svg
[10]:https://jmperezperez.com/assets/images/posts/svg-placeholders/pexels-photo-618463-square-100.svg
[11]:https://jmperezperez.com/assets/images/posts/svg-placeholders/pexels-photo-281184-square-sqip.svg
[12]:https://jmperezperez.com/svg-placeholders/%28/assets/images/posts/svg-placeholders/pexels-photo-618463-square-sqip.svg
[13]:https://www.gatsbyjs.org/
[14]:https://www.npmjs.com/package/potrace
[15]:https://craftcms.com/
[16]:https://github.com/nystudio107/craft3-imageoptimize/blob/master/src/lib/Potracio.php
[17]:https://github.com/EmilTholin/image-trace-loader
[18]:https://github.com/Tw1ddle/geometrize-haxe
[19]:https://github.com/Tw1ddle/geometrize-haxe-web
[20]:http://www.samcodes.co.uk/project/geometrize-haxe-web/
[21]:https://github.com/ondras/primitive.js
[22]:https://github.com/cielito-lindo-productions/primitive.nextgen
[23]:https://twitter.com/PrimitivePic
[24]:https://twitter.com/Geometrizer
[25]:https://github.com/jankovicsandras/imagetracerjs
[26]:https://github.com/jankovicsandras/imagetracerjava
[27]:https://github.com/jankovicsandras/imagetracerandroid
[28]:https://medium.com/@jmperezperez/lazy-loading-images-on-the-web-to-improve-loading-time-and-saving-bandwidth-ec988b710290
[29]:https://www.youtube.com/watch?v=szmVNOnkwoU
[30]:https://medium.com/@jmperezperez/drawing-images-using-edge-detection-and-svg-animation-16a1a3676d3
[31]:https://medium.com/@jmperezperez/drawing-images-using-edge-detection-and-svg-animation-16a1a3676d3
[32]:https://medium.com/@jmperezperez/drawing-images-using-edge-detection-and-svg-animation-16a1a3676d3
[33]:https://jmperezperez.com/cssconfau16/#/45
[34]:https://jmperezperez.com/renderconf17/#/46
[35]:https://en.wikipedia.org/wiki/Delaunay_triangulation
[36]:https://github.com/possan/polyserver
[37]:https://github.com/technopagan/sqip
[38]:https://github.com/fogleman/primitive
[39]:https://github.com/technopagan/cjpeg-dssim
[40]:https://en.wikipedia.org/wiki/Structural_similarity
[41]:https://github.com/technopagan/sqip
[42]:https://github.com/fogleman/primitive
[43]:https://github.com/svg/svgo
[44]:https://medium.com/@jmperezperez/how-medium-does-progressive-image-loading-fd1e4dc1ee3d
[45]:https://medium.com/@jmperezperez/more-examples-of-progressive-image-loading-f258be9f440b
[46]:http://www.w3.org/2000/svg
[47]:https://twitter.com/mikaelainalem
[48]:https://codepen.io/ainalem/full/aLKxjm/
[49]:https://github.com/EmilTholin/image-trace-loader#options
[50]:https://www.npmjs.com/package/potrace#parameters
[51]:https://medium.com/@jmperezperez/using-webp-to-create-tiny-preview-images-3e9b924f28d6
[52]:https://news.ycombinator.com/item?id=15696596