OffscreenCanvasとWeb Workerを組み合わせることで、メインスレッドをブロックせずに画像処理を行える。
使用技術
- Web Worker
- Offscreen Canvas
- Blob
- Bitmap
インターフェース
export interface WorkerRequestBody { buffer: ArrayBuffer; type: string; size: { height: number; width: number; };}
export interface WorkerResponseBody { buffer: ArrayBuffer; contentType: string;}WebWorkerで画像を処理する
async function imageProcessing( data: WorkerRequestBody): Promise<WorkerResponseBody> { const { buffer, type, size } = data;
// ArrayBufferからBlobに戻す const blob = new Blob([buffer], { type });
// OffscreenCanvasを生成 const canvas = new OffscreenCanvas(size.width, size.height);
// BlobからBitmapを作成 const bitmap = await createImageBitmap(blob);
// CanvasRenderingContext2Dを取得 const ctx = canvas.getContext("2d"); if (!ctx) throw new Error("Context2D is not defined");
// 画像をCanvasに描画 ctx.drawImage(bitmap, 0, 0);
// WebPに変換 const webp = await canvas.convertToBlob({ type: "image/webp", quality: 0.85, });
// WebPのBlobオブジェクトをArrayBufferに変換 const buf = await webp.arrayBuffer();
return { buffer: buf, contentType: "image/webp", };}
self.addEventListener("message", async (e: MessageEvent<WorkerRequestBody>) => { const output = await imageProcessing(e.data); // ArrayBufferをUIスレッドに移譲するため、第二引数を指定し、所有権を渡す self.postMessage(output, [output.buffer]);});Workerに画像を渡して、変換後の画像を受け取る
import MyWorker from "./worker.ts";
const worker = new MyWorker();
const fileInput = document.querySelector<HTMLInputElement>("#js-file-input");
worker.addEventListener("message", (e: MessageEvent<WorkerResponseBody>) => { const { buffer, contentType } = e.data; const blob = new Blob([buffer], { type: contentType });
// do something});
fileInput.addEventListener("change", async (e) => { const [file] = Array.from(fileInput.files); if (!file) return;
const buffer = await file.arrayBuffer(); const type = file.type; const size = { height: 1080, width: 1980 }; // 画像サイズを取得
// WebWorkerに送信&所有権移譲 worker.postMessage( { buffer, type, size }, [buffer] );});ポイント
- OffscreenCanvas: Web Workerで使えるCanvas API
- ArrayBuffer転送: 所有権移譲で効率的にデータを渡す
- convertToBlob: OffscreenCanvasの機能でWebP等に変換
まとめ
OffscreenCanvasとWeb Workerを組み合わせることで、メインスレッドをブロックせずに画像処理を実行できる。
大量の画像処理や重い変換処理を行う際に、UIの応答性を保ったまま処理できるため、ユーザー体験が向上する。
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