Javascript 如何将缓冲区传递到node.js中的imagemin模块？

在旧版本的imagemin中，我能够向模块传递一个缓冲区，如下所示：

new ImageMinify()
    .src(StreamOrBuffer)
    .use(ImageMinify.jpegtran({progressive: true}))

在imagemin的当前版本中，没有src函数，调用该模块将导致承诺

我找不到如何在较新版本的imagemin中实现相同的结果

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这是可以做到的还是取消了对它的支持？

我从github repo那里得到了答案。我在这里发布答案，以防其他人遇到同样的问题：

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可以使用提供缓冲区。从未支持过Streams。

这里有一个函数：
-使用sharp在给定大小内调整图像大小
-使用带有缓冲区的imagemin压缩图像（将流转换为缓冲区以压缩图像）
-保存缓冲区

我没有找到使imagemin与style流兼容的好方法，因此它使用临时可写流来存储缓冲区

/**
 * It:
 * 1. Resize the image directly from a GCP read stream to a 500x500 keeping the aspect ratio
 * 2. Create a temp Writable stream to transform it to buffer
 * 3. Compress the image using 'imagemin'
 * 4. Save it to GCP back
 * 5. Delete original image
 *
 * @param filePath
 * @param width
 * @param height
 */
const resize = async (
    bucket: Bucket,
    filePath: string,
    width: number,
    height: number
): Promise<[File, string]> => {
    const ext = path.extname(filePath)
    const fileName = path.basename(filePath, ext)

    const [imageMetadata] = await bucket.file(filePath).getMetadata()

    const metadata = {
        contentType: imageMetadata.contentType,
        predefinedAcl: 'publicRead',
    }
    const newFileName = `${fileName}_${width}x${height}${ext}`
    const thumbFilePath = path.join(path.dirname(filePath), newFileName)
    const outputFile = bucket.file(thumbFilePath)

    const bufferData: any[] = []
    const tempWritableStream = new stream.Writable()
    tempWritableStream._write = function(chunk, encoding, done) {
        bufferData.push(chunk)
        done()
    }

    const pipeline = sharp()

    bucket
        .file(filePath)
        .createReadStream()
        .pipe(pipeline)

    pipeline
        .resize(width, height, { fit: 'inside' })
        .jpeg({ progressive: true, force: false })
        .png({ progressive: true, force: false })
        .pipe(tempWritableStream)

    return await new Promise((resolve, reject) =>
        tempWritableStream
            .on('finish', async () => {
                const transformedBuffer = await minimizeImageFromBufferArray(
                    bufferData
                )
                await saveImage(transformedBuffer, outputFile, metadata)
                await bucket.file(filePath).delete()
                resolve([outputFile, newFileName])
            })
            .on('error', reject)
    )
}

/**
*它：
* 1. 直接将图像从GCP读取流调整为500x500，并保持纵横比
* 2. 创建临时可写流以将其转换为缓冲区
* 3. 使用“imagemin”压缩图像
* 4. 将其保存回GCP
* 5. 删除原始图像
*
*@param文件路径
*@参数宽度
*@param高度
*/
const resize=async(
桶：桶，
filePath:string，
宽度：数字，
身高：多少
)：承诺=>{
const ext=path.extname（文件路径）
const fileName=path.basename（filePath，ext）
const[imageMetadata]=wait bucket.file（filePath）.getMetadata（）
常量元数据={
contentType:imageMetadata.contentType，
预定义的ACL:“publicRead”，
}
const newFileName=`${fileName}{u${width}x${height}${ext}`
const thumbFilePath=path.join（path.dirname（filePath），newFileName）
const outputFile=bucket.file（thumbFilePath）
常量缓冲数据：任意[]=[]
const tempWritableStream=new stream.Writable（）
tempWritableStream.\u write=函数（块、编码、完成）{
bufferData.push（块）
完成（）
}
常量管道=夏普（）
水桶
.file（文件路径）
.createReadStream（）文件
.管道
管道
.resize（宽度、高度，{fit:'inside'}）
.jpeg（{progressive:true，force:false}）
.png（{progressive:true，force:false}）
.pipe（tempWritableStream）
返回等待新承诺（（解决、拒绝）=>
临时可写流
.on（'finish'，async（）=>{
const transformedBuffer=wait minimizemagefromBufferArray(
缓冲数据
)
等待保存映像（transformedBuffer、outputFile、元数据）
等待bucket.file（filePath）.delete（）
解析（[outputFile，newFileName]）
})
.on（'错误'，拒绝）
)
}