【亲测免费】 UPNG.js 快速安装与配置指南
2026-01-21 04:01:52作者:沈韬淼Beryl
项目基础介绍及编程语言
UPNG.js 是一个快速、先进且功能全面的PNG与APNG编码和解码库。它是专为 Photopea 图像编辑器设计的核心PNG引擎。此项目采用 JavaScript 作为主要编程语言,确保了它能在前端环境中高效运行。UPNG.js 支持从简单的PNG到复杂的动画PNG(APNG)的处理,同时还提供了损失压缩选项,非常适合网页和应用程序中的图像优化需求。
关键技术和框架
- PNG/APNG 编解码:支持所有颜色类型、通道深度以及交织图像,甚至能够打开其他库无法处理的PNG文件。
- Lossy/lossless Compression:通过指定颜色数量进行可选的有损或无损压缩。
- Quantizer:内置高效的色彩量化工具,用于生成高质量的调色板,适用于GIF等图像的优化。
- 依赖于Pako.js:利用Pako库进行Zlib的inflate和deflate操作,这是PNG压缩和解压过程的一部分。
准备工作与详细安装步骤
步骤一:获取源代码
首先,你需要克隆UPNG.js的仓库到本地。如果你熟悉Git,可以通过以下命令来完成:
git clone https://github.com/photopea/UPNG.js.git
如果不想使用Git,也可以直接下载ZIP包并解压。
步骤二:项目集成
直接引入到HTML中
-
进入克隆或解压后的项目目录,找到
UPNG.js文件。 -
在你的HTML文件中通过
<script>标签直接引用该文件:<script src="path/to/your/cloned/folder/UPNG.js"></script>
使用npm进行项目管理
如果你的项目是基于Node.js环境,可以通过npm安装UPNG.js:
npm install upng-js
然后,在你的JavaScript文件中导入:
import UPNG from 'upng-js';
或者,使用CommonJS的方式:
const UPNG = require('upng-js');
步骤三:基本使用示例
一旦成功引入UPNG.js,你可以开始使用它的API来处理PNG图像。下面是一个基本的图像解码示例:
// 假定imgData是来自某个PNG文件的ArrayBuffer
async function decodeImage(imgData) {
let imgObj = UPNG.decode(imgData);
console.log(`Image size: ${imgObj.width}x${imgObj.height}`);
// 将图像数据转换为RGBA格式,便于显示或其他处理
let rgbaData = UPNG.toRGBA8(imgObj);
}
// 示例中如何使用此函数,需先有正确的ArrayBuffer对象
let imageData = /* 获取PNG文件的ArrayBuffer */;
decodeImage(imageData).then(() => {
console.log("Image decoded successfully.");
});
步骤四:配置和自定义
UPNG.js本身不需要额外的配置即可使用其核心功能。但对于特定需求,比如调整图像压缩级别,可通过修改编码函数的参数来实现。例如,通过改变cnum参数来控制压缩的有损程度。
至此,你已成功将UPNG.js集成到项目中,可以开始享受高效、便捷的PNG处理能力了。
以上步骤适用于大部分基于JavaScript的开发场景,无论是Web开发还是Node.js环境下的应用开发。记住,实际应用中还需要根据具体需求调整和深入学习UPNG.js提供的丰富API文档。
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
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
539
3.76 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
345
412
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++
888
605
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
337
182
暂无简介
Dart
777
192
deepin linux kernel
C
27
11
🎉 (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
1.34 K
758
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
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
987
252
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
154
896