【亲测免费】 开源项目浏览器端图像压缩工具:browser-image-compression 安装教程
2026-01-25 04:44:41作者:廉彬冶Miranda
1. 项目介绍
browser-image-compression 是一个高效的前端图像压缩库,支持在网页浏览器中对 JPEG、PNG、WEBP 和 BMP 格式的图像进行压缩。通过调整图像分辨率或存储大小来优化上传至服务器前的图片数据,有效节省带宽。它利用可选的多线程(Web Worker)技术实现非阻塞压缩,提高用户体验。
2. 项目下载位置
该项目托管于 GitHub,您可以访问以下链接直接获取:
[GitHub - Donaldcwl/browser-image-compression](https://github.com/Donaldcwl/browser-image-compression)
点击页面上的“Code”按钮,选择“Download ZIP”或使用Git命令行工具克隆仓库到本地:
git clone https://github.com/Donaldcwl/browser-image-compression.git
3. 项目安装环境配置
环境要求:
- Node.js: 为了编译和运行示例,推荐使用Node.js环境。
- npm 或 yarn: 包管理器用于安装依赖项。
图片示例配置步骤:
- 克隆项目后,进入项目根目录。
- 安装依赖,打开终端执行:
npm install 或 yarn install - (可选)如果您想要查看示例,确保已正确安装依赖后,在项目
example目录下运行服务:这将启动一个本地服务器展示图像上传与压缩的实例。cd example npm start 或 yarn start
4. 项目安装方式
对于开发者集成到自己的项目中,有两种主要安装方式:
作为ES模块安装
使用npm或yarn添加依赖:
npm install browser-image-compression --save
# 或者, 使用yarn
yarn add browser-image-compression
之后,在项目中按需导入:
import imageCompression from 'browser-image-compression';
直接加载UMD文件或使用CDN
您也可以直接从发布的dist文件夹下载UMD版本的js文件,或者通过CDN链接引入:
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/browser-image-compression@2.0.2/dist/browser-image-compression.js"></script>
5. 项目处理脚本示例
一旦安装完成,您可以像下面这样编写脚本来压缩图片:
异步await语法示例
async function handleImageUpload(event) {
const imageFile = event.target.files[0];
const options = { maxSizeMB: 1, maxWidthOrHeight: 1920, useWebWorker: true };
try {
const compressedFile = await imageCompression(imageFile, options);
console.log(`Compressed file size: ${compressedFile.size / 1024 / 1024} MB`);
// 自定义逻辑上传至服务器
} catch (error) {
console.error(error);
}
}
Promise then/catch语法示例
function handleImageUpload(event) {
const imageFile = event.target.files[0];
const options = { maxSizeMB: 1, maxWidthOrHeight: 1920 };
imageCompression(imageFile, options)
.then(function(compressedFile) {
console.log(`Compressed file size: ${compressedFile.size / 1024 / 1024} MB`);
// 自定义逻辑上传至服务器
})
.catch(function(error) {
console.error(error.message);
});
}
以上就是将browser-image-compression项目集成到您的应用中的完整步骤,希望这对您的开发工作有所帮助。记得根据实际需求调整选项以达到最佳的压缩效果。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
569
3.84 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
379
453
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++
893
676
暂无简介
Dart
802
199
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
350
203
昇腾LLM分布式训练框架
Python
118
147
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
781