PictureSelector 开源项目使用教程
2026-01-16 10:06:43作者:董灵辛Dennis
1. 项目目录结构及介绍
开源项目 PictureSelector 的目录结构布局精心设计,以支持高效开发与维护。以下是关键目录的概览:
.
├── app # 示例应用模块,包含了运行示例代码。
│ ├── src # 主要源码目录。
│ └── main # 应用的主要代码,包括Java或Kotlin源文件、资源文件等。
│ ├── java # Java源文件,含主逻辑实现。
│ └── res # 资源文件,如图片、布局xml、字符串等。
├── build.gradle # 项目构建脚本。
├── build.gradle.kts # Kotlin DSL 形式的构建脚本(如果适用)。
├── gradle.properties # Gradle构建属性配置文件。
├── README.md # 项目说明文档,包括安装、使用、贡献指南等。
├── proguard-rules.pro # ProGuard混淆规则文件,用于优化和保护发布版本。
└── ... # 其他辅助文件或子模块,可能包括库依赖、测试模块等。
- app 目录是最直接相关的部分,提供了快速理解和使用项目的入口,通过其内的样例展示功能如何集成。
- src/main/java 包含核心业务逻辑和组件实现。
- res 文件夹存放所有界面相关的资源,是定制化UI的关键所在。
2. 项目的启动文件介绍
尽管具体的启动文件可能因项目更新而有所变化,通常情况下,一个Android应用的启动文件位于 app/src/main/java 目录下,往往以 MainActivity.java 或 MainActivity.kt 的形式存在。对于PictureSelector而言,直接的“启动”涉及的是集成它的示例代码。这意味着,启动流程的演示通常不局限单一文件,而是关注于如何在活动(Activity)或片段(Fragment)中初始化并调用PictureSelector的功能。
初始化调用示例:
// 假设在某个Activity中初始化PictureSelector
PictureSelector.create(this)
.openAlbum(ChooseMode.IMAGE) // 打开相册,只选择图片
.selectionMode(SelectionMode.MULTIPLE) // 多选模式
.imageEngine(GlideEngine()) // 使用Glide作为图片加载引擎
.compressStrategy(new CompressStrategy()) // 设置压缩策略
.forResult(PictureConfig.REQUEST_CODE); // 请求码,用于回调结果
3. 项目的配置文件介绍
build.gradle
- App Module层面的
build.gradle是项目编译配置的核心,其中定义了依赖库、编译版本、插件等。例如,添加PictureSelector及其相关依赖将在这里完成:
dependencies {
implementation 'io.github.lucksiege:pictureselector:v3.x.x' // 替换x.x为最新版本
// 可选的,如果需要图片压缩或特殊处理
implementation 'io.github.lucksiege:compress:v3.x.x'
}
gradle.properties
- 此文件用来设置Gradle构建过程的一些全局属性,比如是否启用增量编译、版本号等。
proguard-rules.pro
- 若项目使用了混淆,这个文件包含了防止API被混淆的规则,确保 PictureSelector 的功能在混淆后的APK中仍能正常工作。
以上就是关于PictureSelector项目的基本结构、启动方法以及配置文件的简介。实际操作时,请参考最新版的官方文档和库版本,因为项目可能会随时间更新。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
暂无简介
Dart
772
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355