快速高效的Node.js图像处理库 支持多种Web图像格式
sharp是一个基于Node-API的高效图像处理库,专注于Web图像优化。它可将常见格式的大型图像转换为适合Web使用的JPEG、PNG、WebP、GIF和AVIF格式,并支持调整尺寸。通过集成libvips,sharp在处理速度上优于ImageMagick和GraphicsMagick,同时确保色彩空间、ICC配置文件和透明通道的准确处理。除调整大小外,sharp还提供旋转、提取、合成和伽马校正等功能,是Web开发中处理图像的有力工具。
The typical use case for this high speed Node-API module is to convert large images in common formats to smaller, web-friendly JPEG, PNG, WebP, GIF and AVIF images of varying dimensions.
It can be used with all JavaScript runtimes that provide support for Node-API v9, including Node.js (^18.17.0 or >= 20.3.0), Deno and Bun.
Resizing an image is typically 4x-5x faster than using the quickest ImageMagick and GraphicsMagick settings due to its use of libvips.
Colour spaces, embedded ICC profiles and alpha transparency channels are all handled correctly. Lanczos resampling ensures quality is not sacrificed for speed.
As well as image resizing, operations such as rotation, extraction, compositing and gamma correction are available.
Most modern macOS, Windows and Linux systems do not require any additional install or runtime dependencies.
Visit sharp.pixelplumbing.com for complete installation instructions, API documentation, benchmark tests and changelog.
npm install sharp
const sharp = require('sharp');
sharp(inputBuffer) .resize(320, 240) .toFile('output.webp', (err, info) => { ... });
sharp('input.jpg') .rotate() .resize(200) .jpeg({ mozjpeg: true }) .toBuffer() .then( data => { ... }) .catch( err => { ... });
const semiTransparentRedPng = await sharp({ create: { width: 48, height: 48, channels: 4, background: { r: 255, g: 0, b: 0, alpha: 0.5 } } }) .png() .toBuffer();
const roundedCorners = Buffer.from( '<svg><rect x="0" y="0" width="200" height="200" rx="50" ry="50"/></svg>' ); const roundedCornerResizer = sharp() .resize(200, 200) .composite([{ input: roundedCorners, blend: 'dest-in' }]) .png(); readableStream .pipe(roundedCornerResizer) .pipe(writableStream);
A guide for contributors covers reporting bugs, requesting features and submitting code changes.
Copyright 2013 Lovell Fuller and others.
Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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