PPTX DOCX XLSX PDF ODP

WMZ

رسم كارتون WMZ s عبر Java

أنشئ تطبيقات Java الخاصة بك لملفات كارتونيفاي WMZ باستخدام واجهات برمجة التطبيقات من جانب الخادم.

كيفية رسم الرسوم المتحركة للملفات WMZ باستخدام Java

تتمتع تأثيرات الرسوم المتحركة بجاذبية متأصلة، وغالبًا ما تستحضر ذكريات الطفولة الحنين إلى الماضي. تدمج كل مقالة تصميم رسومي تقريبًا صور الكارتون كعنصر أساسي. يمكن تحقيق الرسوم الكاريكاتورية للصور، وضبط الإضاءة، والتحويل إلى الأسود والأبيض، وتجربة الألوان، ومزج تقنيات التحرير المختلفة، وصياغة تأثيرات الصورة المتطورة من خلال مرشحات الصور مثل AdjustBrightness، وBinarizeFixed، وFilter، وReplaceColor، وApplyMask. يمكن تطبيق هذه المرشحات على الصور الأصلية المحملة. بغض النظر عن موضوع صفحة الويب الخاصة بك، فإن الصور ذات النمط الكارتوني تكون مناسبة لأغراض التوضيح. تكتسب المقالة العلمية حيوية، بينما يصبح المحتوى المتنوع أكثر إغراءً للمستخدمين، وبالتالي تعزيز حركة المرور على موقع الويب. من أجل رسم ملفات Cartoonify WMZ، سنستخدم Aspose.Imaging for Java API وهي واجهة برمجة تطبيقات لمعالجة الصور وتحويلها غنية بالميزات وقوية وسهلة الاستخدام لمنصة Java الأساسية. يمكنك تنزيل أحدث إصدار له مباشرةً من Maven وتثبيته داخل Maven الخاص بك مشروع قائم على أساس إضافة التكوينات التالية إلى ملف pom.xml.

Repository<repository>
<id> AsposeJavaAPI </id>
<name> Aspose Java API </name>
<url> https://repository.aspose.com/repo/ </url>
</repository>

التبعية<dependency>
<groupId> com.aspose </groupId>
<artifactId>aspose-imaging</artifactId>
<version>version of aspose-imaging API</version>
<classifier>jdk16</classifier>
</dependency>

خطوات رسم الرسوم المتحركة WMZ s عبر Java

أنت بحاجة إلى aspose-imaging-version-jdk16.jar لتجربة سير العمل التالي في بيئتك الخاصة.

تحميل ملفات WMZ بطريقة Image.Load
صور Cartoonify ؛
حفظ الصورة المضغوطة على القرص بتنسيق Aspose.Imaging المدعوم

متطلبات النظام

Aspose.Imaging for Java مدعوم على جميع أنظمة التشغيل الرئيسية. فقط تأكد من أن لديك المتطلبات الأساسية التالية.

تم تثبيت JDK 1.6 أو أعلى.

صور كارتونيفاي WMZ - Java

	import com.aspose.imaging.*;
	import com.aspose.imaging.fileformats.png.PngImage;
	import com.aspose.imaging.imagefilters.filteroptions.FilterOptionsBase;
	import com.aspose.imaging.imagefilters.filteroptions.MedianFilterOptions;
	import com.aspose.imaging.imageoptions.PngOptions;
	import com.aspose.imaging.masking.ImageMasking;
	import com.aspose.imaging.masking.options.MaskingOptions;
	import java.io.File;
	import java.util.*;
	import java.util.function.Consumer;
	import java.util.function.Function;
	import java.util.stream.Collectors;



	cartoonify();

	public static void cartoonify()
	{
	filterImages(image ->
	{
	try (PngImage processedImage = new PngImage(image))
	{
	image.resize(image.getWidth() * 2, image.getHeight(), ResizeType.LeftTopToLeftTop);
	ImageFilterExtensions.cartoonify(processedImage);
	Graphics gr = new Graphics(image);
	gr.drawImage(processedImage, processedImage.getWidth(), 0);
	gr.drawLine(new Pen(Color.getDarkRed(), 3), processedImage.getWidth(), 0, processedImage.getWidth(), image.getHeight());
	}
	}, "cartoonify");
	}

	static String templatesFolder = "D:\\TestData\\";

	public static void filterImages(Consumer<RasterImage> doFilter, String filterName)
	{
	List<String> rasterFormats = Arrays.asList("jpg", "png", "bmp", "apng", "dicom",
	"jp2", "j2k", "tga", "webp", "tif", "gif", "ico");
	List<String> vectorFormats = Arrays.asList("svg", "otg", "odg", "eps", "wmf", "emf", "wmz", "emz", "cmx", "cdr");

	List<String> allFormats = new LinkedList<>(rasterFormats);
	allFormats.addAll(vectorFormats);

	allFormats.forEach(
	formatExt ->
	{
	String inputFile = templatesFolder + "template." + formatExt;
	boolean isVectorFormat = vectorFormats.contains(formatExt);

	//Need to rasterize vector formats before background remove
	if (isVectorFormat)
	{
	inputFile = rasterizeVectorImage(formatExt, inputFile);
	}

	String outputFile = templatesFolder + String.format("%s_%s.png", filterName, formatExt);

	System.out.println("Processing " + formatExt);

	try (RasterImage image = (RasterImage) Image.load(inputFile))
	{
	doFilter.accept(image);

	//If image is multipage save each page to png to demonstrate results
	if (image instanceof IMultipageImage && ((IMultipageImage) image).getPageCount() > 1)
	{
	IMultipageImage multiPage = (IMultipageImage) image;
	final int pageCount = multiPage.getPageCount();
	final Image[] pages = multiPage.getPages();
	for (int pageIndex = 0; pageIndex < pageCount; pageIndex++)
	{
	String fileName = String.format("%s_page%d_%s.png", filterName, pageIndex, formatExt);
	pages[pageIndex].save(fileName, new PngOptions());
	}
	}
	else
	{
	image.save(outputFile, new PngOptions());
	}
	}

	//Remove rasterized vector image
	if (isVectorFormat)
	{
	new File(inputFile).delete();
	}
	}
	);
	}

	private static String rasterizeVectorImage(String formatExt, String inputFile)
	{
	String outputFile = templatesFolder + "rasterized." + formatExt + ".png";
	try (Image image = Image.load(inputFile))
	{
	image.save(outputFile, new PngOptions());
	}

	return outputFile;
	}

	interface IImageDataContext
	{
	void applyData();
	}


	class ImageFilterExtensions
	{
	public static void cartoonify(RasterImage image)
	{
	try (RasterImage outlines = detectOutlines(image, Color.getBlack()))
	{
	image.adjustBrightness(30);
	image.filter(image.getBounds(), new MedianFilterOptions(7));

	Graphics gr = new Graphics(image);
	gr.drawImage(outlines, Point.getEmpty());
	}
	}

	public static RasterImage detectOutlines(RasterImage image, Color outlineColor)
	{
	PngImage outlines = new PngImage(image);

	IImageDataContext ctx = getDataContext(outlines);
	applyConvolutionFilter(ctx, ConvolutionFilterOptions.getBlur());
	applyConvolutionFilter(ctx, ConvolutionFilterOptions.getOutline());
	ctx.applyData();

	outlines.binarizeFixed((byte)30);
	ImageMasking.applyMask(outlines, outlines, new MaskingOptions()
	{{
	setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());
	}});
	outlines.replaceColor(Color.fromArgb(255, 255, 255), (byte)0, outlineColor);
	applyConvolutionFilter(outlines, ConvolutionFilterOptions.getBlur());
	return outlines;
	}

	public static RasterImage applyOperationToRasterImage(RasterImage image, Consumer<RasterImage> operation)
	{
	if (image instanceof IMultipageImage)
	{
	IMultipageImage multipage = (IMultipageImage) image;
	for (Image page : multipage.getPages())
	{
	operation.accept((RasterImage) page);
	}
	}
	else
	{
	operation.accept(image);
	}

	return image;
	}

	public static RasterImage applyFilter(RasterImage image, FilterOptionsBase filterOptions)
	{
	return applyOperationToRasterImage(image, img ->
	img.filter(img.getBounds(), filterOptions));
	}

	public static RasterImage applyConvolutionFilter(RasterImage image, ConvolutionFilterOptions filterOptions)
	{
	return applyOperationToRasterImage(image, img ->
	{
	ImagePixelsLoader pixelsLoader = new ImagePixelsLoader(img.getBounds());
	img.loadPartialArgb32Pixels(img.getBounds(), pixelsLoader);
	PixelBuffer outBuffer = new PixelBuffer(img.getBounds(), new int[img.getWidth() * img.getHeight()]);
	ConvolutionFilter.doFiltering(pixelsLoader.getPixelsBuffer(), outBuffer, filterOptions);
	img.saveArgb32Pixels(outBuffer.getRectangle(), outBuffer.getPixels());
	});
	}

	public static IImageDataContext getDataContext(RasterImage image)
	{
	if (image instanceof IMultipageImage)
	{
	return new MultipageDataContext(
	Arrays.stream(((IMultipageImage)image).getPages()).map(page -> {
	ImageDataContext buf = new ImageDataContext((RasterImage) page);
	buf.setBuffer(getImageBuffer((RasterImage)page));
	return buf;
	}).collect(Collectors.toList()));
	}

	ImageDataContext buf = new ImageDataContext(image);
	buf.setBuffer(getImageBuffer(image));
	return buf;
	}

	static IPixelBuffer getImageBuffer(RasterImage img)
	{
	ImagePixelsLoader pixelsLoader = new ImagePixelsLoader(img.getBounds());
	img.loadPartialArgb32Pixels(img.getBounds(), pixelsLoader);
	return pixelsLoader.getPixelsBuffer();
	}

	public static IImageDataContext applyToDataContext(IImageDataContext dataContext,
	Function<IPixelBuffer, IPixelBuffer> processor)
	{
	if (dataContext instanceof MultipageDataContext)
	{
	for (ImageDataContext context : (MultipageDataContext) dataContext)
	{
	context.setBuffer(processor.apply(context.getBuffer()));
	}
	}

	if (dataContext instanceof ImageDataContext)
	{
	ImageDataContext ctx = (ImageDataContext)dataContext;
	ctx.setBuffer(processor.apply(ctx.getBuffer()));
	}

	return dataContext;
	}

	public static IImageDataContext applyConvolutionFilter(IImageDataContext dataContext,
	ConvolutionFilterOptions filterOptions)
	{
	return applyToDataContext(dataContext, buffer ->
	{
	PixelBuffer outBuffer = new PixelBuffer(buffer.getRectangle(), new int[buffer.getRectangle().getWidth() * buffer.getRectangle().getHeight()]);
	ConvolutionFilter.doFiltering(buffer, outBuffer, filterOptions);
	return outBuffer;
	});
	}
	}

	class ImageDataContext implements IImageDataContext
	{
	private final RasterImage image;
	private IPixelBuffer buffer;

	public ImageDataContext(RasterImage image)
	{
	this.image = image;
	}

	public RasterImage getImage()
	{
	return image;
	}

	public IPixelBuffer getBuffer()
	{
	return buffer;
	}

	public void setBuffer(IPixelBuffer buffer)
	{
	this.buffer = buffer;
	}

	public void applyData()
	{
	this.buffer.saveToImage(this.image);
	}
	}

	class MultipageDataContext extends LinkedList<ImageDataContext> implements IImageDataContext
	{
	public MultipageDataContext(Collection<ImageDataContext> enumerable)
	{
	addAll(enumerable);
	}

	public void applyData()
	{
	for (ImageDataContext context : this)
	{
	context.applyData();
	}
	}
	}

	class ImagePixelsLoader implements IPartialArgb32PixelLoader
	{
	private final CompositePixelBuffer pixelsBuffer;

	public ImagePixelsLoader(Rectangle rectangle)
	{
	this.pixelsBuffer = new CompositePixelBuffer(rectangle);
	}

	public CompositePixelBuffer getPixelsBuffer()
	{
	return pixelsBuffer;
	}

	@Override
	public void process(Rectangle pixelsRectangle, int[] pixels, Point start, Point end)
	{
	this.pixelsBuffer.addPixels(pixelsRectangle,pixels);
	}
	}

	interface IPixelBuffer
	{
	Rectangle getRectangle();
	int get(int x, int y);
	void set(int x, int y, int value);
	void saveToImage(RasterImage image);
	}

	class PixelBuffer implements IPixelBuffer
	{
	private final Rectangle rectangle;
	private final int[] pixels;
	public PixelBuffer(Rectangle rectangle,int[] pixels)
	{
	this.rectangle = rectangle;
	this.pixels = pixels;
	}

	@Override
	public com.aspose.imaging.Rectangle getRectangle()
	{
	return rectangle;
	}

	public int[] getPixels()
	{
	return pixels;
	}

	@Override
	public int get(int x, int y)
	{
	return pixels[getIndex(x,y)];
	}

	@Override
	public void set(int x, int y, int value)
	{
	pixels[getIndex(x,y)] = value;
	}

	public void saveToImage(RasterImage image)
	{
	image.saveArgb32Pixels(this.rectangle, this.pixels);
	}

	public boolean contains(int x,int y)
	{
	return this.rectangle.contains(x,y);
	}

	private int getIndex(int x,int y)
	{
	x -= this.rectangle.getLeft();
	y -= this.rectangle.getTop();
	return x + y * this.rectangle.getWidth();
	}
	}

	class CompositePixelBuffer implements IPixelBuffer
	{
	private final List<PixelBuffer> _buffers = new ArrayList<>();
	private final Rectangle rectangle;

	public CompositePixelBuffer(Rectangle rectangle)
	{
	this.rectangle = rectangle;
	}

	@Override
	public com.aspose.imaging.Rectangle getRectangle()
	{
	return rectangle;
	}

	@Override
	public int get(int x, int y)
	{
	return getBuffer(x,y).get(x, y);
	}

	@Override
	public void set(int x, int y, int value)
	{
	getBuffer(x, y).set(x, y, value);
	}

	@Override
	public void saveToImage(RasterImage image)
	{
	for (PixelBuffer buffer : this._buffers)
	{
	buffer.saveToImage(image);
	}
	}

	public void addPixels(Rectangle rectangle,int[] pixels)
	{
	if(rectangle.intersectsWith(rectangle))
	{
	this._buffers.add(new PixelBuffer(rectangle,pixels));
	}
	}

	private PixelBuffer getBuffer(int x,int y)
	{
	return this._buffers.stream().filter(b -> b.contains(x,y)).findFirst().get();
	}
	}

	class ConvolutionFilter
	{
	public static void doFiltering(
	IPixelBuffer inputBuffer,
	IPixelBuffer outputBuffer,
	ConvolutionFilterOptions options)
	{
	double factor = options.getFactor();
	int bias = options.getBias();
	double[][] kernel = options.getKernel();
	int filterWidth = kernel[0].length;
	int filterCenter = (filterWidth - 1) / 2;

	int x, y;
	int filterX, filterY, filterPx, filterPy, filterYPos, pixel;
	double r, g, b, kernelValue;

	int top = inputBuffer.getRectangle().getTop();
	int bottom = inputBuffer.getRectangle().getBottom();
	int left = inputBuffer.getRectangle().getLeft();
	int right = inputBuffer.getRectangle().getRight();

	for (y = top; y < bottom; y++)
	{
	for (x = left; x < right; x++)
	{
	r = 0;
	g = 0;
	b = 0;

	for (filterY = -filterCenter; filterY <= filterCenter; filterY++)
	{
	filterYPos = filterY + filterCenter;
	filterPy = filterY + y;

	if (filterPy >= top && filterPy < bottom)
	{
	for (filterX = -filterCenter; filterX <= filterCenter; filterX++)
	{
	filterPx = filterX + x;
	if (filterPx >= left && filterPx < right)
	{
	kernelValue = kernel[filterYPos][filterX + filterCenter];
	pixel = inputBuffer.get(filterPx, filterPy);
	r += ((pixel >> 16) & 0xFF) * kernelValue;
	g += ((pixel >> 8) & 0xFF) * kernelValue;
	b += (pixel & 0xFF) * kernelValue;
	}
	}
	}
	}

	r = (factor * r) + bias;
	g = (factor * g) + bias;
	b = (factor * b) + bias;
	r = r > 255 ? 255 : (r < 0 ? 0 : r);
	g = g > 255 ? 255 : (g < 0 ? 0 : g);
	b = b > 255 ? 255 : (b < 0 ? 0 : b);

	outputBuffer.set(x, y, (inputBuffer.get(x, y) & 0xFF000000) \| ((int)r << 16) \| ((int)g << 8) \| (int)b);
	}
	}
	}
	}

	class ConvolutionFilterOptions
	{
	private double factor = 1.0;

	public double getFactor()
	{
	return factor;
	}

	public void setFactor(double factor)
	{
	this.factor = factor;
	}

	private int bias = 0;

	public int getBias()
	{
	return bias;
	}

	public void setBias(int bias)
	{
	this.bias = bias;
	}

	private double[][] kernel;

	public double[][] getKernel()
	{
	return kernel;
	}

	public void setKernel(double[][] kernel)
	{
	this.kernel = kernel;
	}

	public ConvolutionFilterOptions()
	{

	}

	public ConvolutionFilterOptions(double[][] kernel)
	{
	this.kernel = kernel;
	}

	public static ConvolutionFilterOptions getBlur()
	{
	ConvolutionFilterOptions filterOptions = new ConvolutionFilterOptions();
	filterOptions.setKernel(new double[][] { { 1, 2, 1 }, { 2, 4, 2 }, { 1, 2, 1 } });
	filterOptions.setFactor(0.25 * 0.25);
	return filterOptions;
	}

	public static ConvolutionFilterOptions getSharpen()
	{
	return new ConvolutionFilterOptions(new double[][] { { 0, -1, 0 }, { -1, 5, -1 }, { 0, -1, 0 } });
	}

	public static ConvolutionFilterOptions getEmboss()
	{
	return new ConvolutionFilterOptions(new double[][] { { -2, -1, 0 }, { -1, 1, 1 }, { 0, 1, 2 } });
	}

	public static ConvolutionFilterOptions getOutline()
	{
	return new ConvolutionFilterOptions(new double[][] { { -1, -1, -1 }, { -1, 8, -1 }, { -1, -1, -1 } });
	}

	public static ConvolutionFilterOptions getBottomSobel()
	{
	return new ConvolutionFilterOptions(new double[][] { { -1, -2, -1 }, { 0, 0, 0 }, { 1, 2, 1 } });
	}

	public static ConvolutionFilterOptions getTopSobel()
	{
	return new ConvolutionFilterOptions(new double[][] { { 1, 2, 1 }, { 0, 0, 0 }, { -1, -2, -1 } });
	}

	public static ConvolutionFilterOptions getLeftSobel()
	{
	return new ConvolutionFilterOptions(new double[][] { { 1, 0, -1 }, { 2, 0, -2 }, { 1, 0, -1 } });
	}

	public static ConvolutionFilterOptions getRightSobel()
	{
	return new ConvolutionFilterOptions(new double[][] { { -1, 0, 1 }, { -2, 0, 2 }, { -1, 0, 1 } });
	}
	}

view raw cartoonify-images.java hosted with ❤ by GitHub

حول Aspose.Imaging Java API

Aspose.Imaging API هو حل لمعالجة الصور لإنشاء أو تعديل أو رسم أو تحويل الصور (الصور) داخل التطبيقات. يوفر: معالجة الصور عبر الأنظمة الأساسية ، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر ، التحويلات بين تنسيقات الصور المختلفة (بما في ذلك معالجة الصور متعددة الصفحات أو متعددة الإطارات) ، والتعديلات مثل الرسم ، والعمل مع الرسوم الأولية ، والتحويلات (تغيير الحجم ، والقص ، والوجه والتدوير ، وثنائي ، وتدرج رمادي ، وضبط) ، وميزات معالجة الصور المتقدمة (الترشيح ، والتردد ، والإخفاء ، والتكديس) ، واستراتيجيات تحسين الذاكرة. إنها مكتبة قائمة بذاتها ولا تعتمد على أي برنامج لعمليات الصور. يمكن للمرء بسهولة إضافة ميزات تحويل الصور عالية الأداء باستخدام واجهات برمجة التطبيقات الأصلية داخل المشاريع. هذه واجهات برمجة تطبيقات داخلية خاصة بنسبة 100٪ وتتم معالجة الصور على خوادمك.

كارتونيفاي WMZ s عبر تطبيق عبر الإنترنت

رسم الرسوم المتحركة للمستندات WMZ من خلال زيارة Live Demos website . يحتوي العرض التوضيحي المباشر على الفوائد التالية

لا حاجة لتنزيل أو إعداد أي شيء

لا حاجة لكتابة أي كود

فقط قم بتحميل ملفات WMZ واضغط على الزر كارتونيفاي

احصل على الفور على رابط التنزيل للملف الناتج

WMZ ما هو WMZ تنسيق الملف

WMZ هو امتداد ملف لتنسيق ملف السطح في / من أجل / يستخدم بواسطة Windows Media Player. ملف WMZ هو في الأساس ملف WMF مضغوط بتنسيق XML.

اقرأ أكثر

تنسيقات كارتونيفاي المدعومة الأخرى

باستخدام Java ، يمكن للمرء بسهولة رسم الرسوم المتحركة للصيغ المختلفة بما في ذلك.

APNG (رسومات الشبكة المحمولة المتحركة)

BMP (صورة نقطية)

ICO (رمز Windows)

JPG (مجموعة خبراء التصوير المشتركة)

JPEG (مجموعة خبراء التصوير المشتركة)

DIB (صورة نقطية مستقلة عن الجهاز)

DICOM (التصوير الرقمي والاتصالات)

DJVU (تنسيق الرسومات)

DNG (صورة الكاميرا الرقمية)

EMF (تنسيق ملف التعريف المحسن)

EMZ (ملف تعريف محسن مضغوط لـ Windows)

GIF (تنسيق التبادل الرسومي)

JP2 (JPEG 2000)

J2K (صورة مضغوطة Wavelet)

PNG (رسومات الشبكة المحمولة)

TIFF (تنسيق الصورة الموسومة)

TIF (تنسيق الصورة الموسومة)

WEBP (صورة الويب النقطية)

WMF (ملف تعريف Microsoft Windows)

TGA (تارجا جرافيك)

SVG (الرسومات المتجهات قابلة لل)

EPS (لغة PostScript مغلفة)

CDR (ناقلات رسم الصورة)

CMX (كوريل تبادل الصورة)

OTG (معيار OpenDocument)

ODG (تنسيق رسم Apache OpenOffice)

AVIF