PPTX DOCX XLSX PDF ODP
Aspose.Imaging لـ Python
EMF

استخدم Python لتغيير خلفية الصور EMF.

قم بإنشاء تطبيقات Python لتغيير خلفية صور EMF والصور عبر واجهات برمجة تطبيقات الخادم

 

Aspose.Imaging لـ Python Aspose.Imaging لـ Python

Overview

كيفية تغيير خلفية الصور والصور الفوتوغرافية EMF باستخدام Python

في كثير من الأحيان، أثناء تحرير صورة بتنسيق EMF، تنشأ ضرورة تغيير خلفيتها. تتضمن الخطوة الأولية تحديد الكائنات الأمامية داخل الصورة وتمييزها عن بقية الصورة لعزل المناطق المنسوبة إلى الخلفية. عندما تشكل الخلفية منطقة موحدة، يمكن إنشاء محيط الكائن تلقائيًا. ومع ذلك، إذا كانت الصورة تظهر خلفية غير منتظمة أو ظهرت تعقيدات في تمييز الكائن المطلوب عن الخلفية، فمن المستحسن استخدام طريقة وضع العلامات الأولية على الصورة. يستلزم ذلك تحديد مناطق مستطيلة داخل الصورة حيث يتم وضع الكائنات المتوقعة وتحديد نوعها. يمكن تنفيذ مثل هذه الإجراءات يدويًا أو تسهيلها من خلال Cloud API للكشف التلقائي عن الكائنات. بعد تحديد الكائنات وإزالة الخلفية الأصلية، لديك خيار تقديم خلفية جديدة أو جعلها شفافة. لتعديل خلفية الصورة بتنسيق EMF، سنستخدم Aspose.Imaging for Python via .NET API وهي واجهة برمجة تطبيقات غنية بالميزات وقوية وسهلة الاستخدام لمعالجة الصور وتحويلها لمنصة Python. يمكنك تثبيته باستخدام الأمر التالي من أمر النظام الخاص بك.

سطر أوامر النظام

>> pip install aspose-imaging-python-net

خطوات تغيير الخلفية في EMF s عبر Python

أنت بحاجة إلى aspose-imaging-python-net لتجربة سير العمل التالي في بيئتك الخاصة.

  • تحميل ملفات EMF بطريقة Image.Load
  • تغيير الخلفية.
  • حفظ الصورة على القرص بتنسيق Aspose.Imaging المدعوم

متطلبات النظام

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

  • Microsoft Windows / Linux مع .NET Core Runtime.
  • مدير حزم Python و PyPi.
 

تغيير الخلفية في صور EMF - Python

from aspose.imaging import Image, RasterImage, Point, Rectangle, Color
from aspose.imaging.fileformats.png import PngColorType
from aspose.imaging.imageoptions import PngOptions
from aspose.imaging.masking import *
from aspose.imaging.masking.options import *
from aspose.imaging.masking.result import *
from aspose.imaging.sources import FileCreateSource
from aspose.pycore import as_of
import os
if 'TEMPLATE_DIR' in os.environ:
templates_folder = os.environ['TEMPLATE_DIR']
else:
templates_folder = r"C:\Users\USER\Downloads\templates"
delete_output = 'SAVE_OUTPUT' not in os.environ
def remove_background_processing_with_manual_rectangles():
raster_formats = [
"jpg",
"png",
"bmp",
"apng",
"dicom",
"jp2",
"j2k",
"tga",
"webp",
"tif",
"gif",
"ico"
]
vector_formats = [
"svg",
"otg",
"odg",
"wmf",
"emf",
"wmz",
"emz",
"cmx",
"cdr"
]
all_formats: list = []
all_formats.extend(raster_formats)
all_formats.extend(vector_formats)
for format_ext in all_formats:
input_file = os.path.join(templates_folder, f"couple.{format_ext}")
if not os.path.exists(input_file):
continue
is_vector_format = format_ext in vector_formats
# Need to rasterize vector formats before background remove
if is_vector_format:
input_file = rasterize_vector_image(format_ext, input_file)
output_file = os.path.join(templates_folder, f"remove_background_manual_rectangles.{format_ext}.png")
print(f"Processing {format_ext}")
with as_of(Image.load(input_file), RasterImage) as image:
obj_init3 = AutoMaskingArgs()
obj_init3.objects_rectangles = [Rectangle(87, 47, 123, 308), Rectangle(180, 24, 126, 224)]
obj_init4 = PngOptions()
obj_init4.color_type = PngColorType.TRUECOLOR_WITH_ALPHA
obj_init4.source = FileCreateSource(output_file, False)
obj_init5 = AutoMaskingGraphCutOptions()
obj_init5.feathering_radius = 2
obj_init5.method = SegmentationMethod.GRAPH_CUT
obj_init5.args = obj_init3
obj_init5.export_options = obj_init4
masking_options = obj_init5
with ImageMasking(image).create_session(masking_options) as masking_session:
# first run of segmentation
with masking_session.decompose() as _:
pass
args_with_user_markers = AutoMaskingArgs()
obj_init_list = [
# background markers
None,
# foreground markers
UserMarker()
# boy's head
.add_point(218, 48, 10)
# girl's head
.add_point(399, 66, 10)
# girs's body
.add_point(158, 141, 10)
.add_point(158, 209, 20)
.add_point(115, 225, 5)
.get_points()]
args_with_user_markers.objects_points = obj_init_list
with masking_session.improve_decomposition(args_with_user_markers) as masking_result:
with masking_result[1].get_image() as result_image:
result_image.save()
if delete_output:
os.remove(output_file)
# Remove rasterized vector image
if is_vector_format and delete_output:
os.remove(input_file)
def remove_background_auto_processing_with_assumed_objects():
raster_formats = [
"jpg",
"png",
"bmp",
"apng",
"dicom",
"jp2",
"j2k",
"tga",
"webp",
"tif",
"gif"]
vector_formats = [
"svg",
"otg",
"odg",
"eps",
"wmf",
"emf",
"wmz",
"emz",
"cmx",
"cdr"]
all_formats = []
all_formats.extend(raster_formats)
all_formats.extend(vector_formats)
for format_ext in all_formats:
input_file = os.path.join(templates_folder, f"couple.{format_ext}")
if not os.path.exists(input_file):
continue
is_vector_format = format_ext in vector_formats
# Need to rasterize vector formats before background remove
if is_vector_format:
input_file = rasterize_vector_image(format_ext, input_file)
output_file = os.path.join(templates_folder,
f"remove_background_auto_assumed_objects.{format_ext}.png")
print(f"Processing {format_ext}")
with as_of(Image.load(input_file), RasterImage) as image:
obj_init9 = list()
obj_init9.append(AssumedObjectData(DetectedObjectType.HUMAN, Rectangle(87, 47, 123, 308)))
obj_init9.append(AssumedObjectData(DetectedObjectType.HUMAN, Rectangle(180, 24, 126, 224)))
obj_init10 = PngOptions()
obj_init10.color_type = PngColorType.TRUECOLOR_WITH_ALPHA
obj_init10.source = FileCreateSource(output_file, False)
obj_init11 = AutoMaskingGraphCutOptions()
obj_init11.assumed_objects = obj_init9
obj_init11.calculate_default_strokes = True
obj_init11.feathering_radius = 1
obj_init11.method = SegmentationMethod.GRAPH_CUT
obj_init11.export_options = obj_init10
obj_init11.background_replacement_color = Color.green
masking_options = obj_init11
with ImageMasking(image).decompose(masking_options) as masking_result:
with masking_result[1].get_image() as result_image:
result_image.save()
# Remove rasterized vector image
if is_vector_format and delete_output:
os.remove(input_file)
if delete_output:
os.remove(output_file)
def remove_background_auto_processing():
raster_formats = [
"jpg",
"png",
"bmp",
"apng",
"dicom",
"jp2",
"j2k",
"tga",
"webp",
"tif",
"gif"]
vector_formats = [
"svg",
"otg",
"odg",
"eps",
"wmf",
"emf",
"wmz",
"emz",
"cmx",
"cdr"]
all_formats: list = []
all_formats.extend(raster_formats)
all_formats.extend(vector_formats)
for format_ext in all_formats:
input_file = os.path.join(templates_folder, f"couple.{format_ext}")
if not os.path.exists(input_file):
continue
is_vector_format = format_ext in vector_formats
# Need to rasterize vector formats before background remove
if is_vector_format:
input_file = rasterize_vector_image(format_ext, input_file)
output_file = os.path.join(templates_folder, f"remove_background_auto.{format_ext}.png")
print(f"Processing {format_ext}")
with as_of(Image.load(input_file), RasterImage) as image:
obj_init14 = PngOptions()
obj_init14.color_type = PngColorType.TRUECOLOR_WITH_ALPHA
obj_init14.source = FileCreateSource(output_file, False)
obj_init15 = AutoMaskingGraphCutOptions()
obj_init15.feathering_radius = 1
obj_init15.method = SegmentationMethod.GRAPH_CUT
obj_init15.export_options = obj_init14
obj_init15.background_replacement_color = Color.green
masking_options = obj_init15
with ImageMasking(image).decompose(masking_options) as masking_result:
with masking_result[1].get_image() as result_image:
result_image.save()
# Remove rasterized vector image
if is_vector_format and delete_output:
os.remove(input_file)
if delete_output:
os.remove(output_file)
def remove_background_generic_example():
raster_formats = [
"jpg",
"png",
"bmp",
"apng",
"dicom",
"jp2",
"j2k",
"tga",
"webp",
"tif",
"gif"]
vector_formats = [
"svg",
"otg",
"odg",
"wmf",
"emf",
"wmz",
"emz",
"cmx",
"cdr"]
all_formats: list = []
all_formats.extend(raster_formats)
all_formats.extend(vector_formats)
for format_ext in all_formats:
input_file = os.path.join(templates_folder, f"couple.{format_ext}")
if not os.path.exists(input_file):
continue
is_vector_format: bool = format_ext in vector_formats
# Need to rasterize vector formats before background remove
if is_vector_format:
input_file = rasterize_vector_image(format_ext, input_file)
output_file = os.path.join(templates_folder, f"remove_background.{format_ext}.png")
print(f"Processing {format_ext}")
with as_of(Image.load(input_file), RasterImage) as image:
obj_init18 = PngOptions()
obj_init18.color_type = PngColorType.TRUECOLOR_WITH_ALPHA
obj_init18.source = FileCreateSource(output_file, False)
obj_init19 = AutoMaskingGraphCutOptions()
obj_init19.calculate_default_strokes = True
obj_init19.feathering_radius = 1
obj_init19.method = SegmentationMethod.GRAPH_CUT
obj_init19.export_options = obj_init18
obj_init19.background_replacement_color = Color.green
masking_options = obj_init19
with ImageMasking(image).decompose(masking_options) as masking_result:
with masking_result[1].get_image() as result_image:
result_image.save()
# Remove rasterized vector image
if is_vector_format and delete_output:
os.remove(input_file)
if delete_output:
os.remove(output_file)
def rasterize_vector_image(format_ext, input_file):
output_file: str = os.path.join(templates_folder, f"rasterized.{format_ext}.png")
with Image.load(input_file) as image:
image.save(output_file, PngOptions())
return output_file
class UserMarker:
def __init__(self):
self._list: list = []
def add_point(self, left, top, radius):
for y in range(top - radius, top + radius + 1):
for x in range(left - radius, left + radius + 1):
self._list.append(Point(x, y))
return self
def get_points(self):
return self._list
# Run examples
remove_background_auto_processing_with_assumed_objects()
remove_background_processing_with_manual_rectangles()
remove_background_auto_processing()
remove_background_generic_example()
view raw remove-change-background-generic-examples.py hosted with ❤ by GitHub
 

    • حول Aspose.Imaging Python 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.

    تغيير الخلفية في EMF s عبر تطبيق عبر الإنترنت

    قم بتغيير الخلفية في مستندات EMF 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
      ما عليك سوى تحميل ملفات EMF والضغط على الزر تغيير الخلفية الآن
      احصل على الفور على رابط التنزيل للملف الناتج

    EMF ما هو EMF تنسيق الملف

    يخزن تنسيق ملف التعريف المحسن (EMF) الصور الرسومية بشكل مستقل عن الجهاز. تتكون ملفات تعريف EMF من سجلات متغيرة الطول بترتيب زمني يمكن أن تعرض الصورة المخزنة بعد التحليل على أي جهاز إخراج. يمكن أن تكون هذه السجلات ذات الطول المتغير تعريفات للكائنات المغلقة وأوامر للرسم وخصائص للرسومات ضرورية لتقديم الصورة بدقة. عندما يفتح جهاز ملف تعريف EMF باستخدام بيئة الرسومات الخاصة به ، تظل النسب والأبعاد والألوان وخصائص الرسوم الأخرى للصورة الأصلية كما هي بغض النظر عن النظام الأساسي للجهاز المفتوح.

    اقرأ أكثر

    تغيير تنسيقات الخلفية المدعومة الأخرى

    باستخدام Python ، يمكن بسهولة تغيير الخلفية بتنسيقات مختلفة بما في ذلك.

    APNG (رسومات الشبكة المحمولة المتحركة)
    BMP (صورة نقطية)
    ICO (رمز Windows)
    JPG (مجموعة خبراء التصوير المشتركة)
    DIB (صورة نقطية مستقلة عن الجهاز)
    DICOM (التصوير الرقمي والاتصالات)
    DJVU (تنسيق الرسومات)
    DNG (صورة الكاميرا الرقمية)
    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)
    WEBP (صورة الويب النقطية)
    WMF (ملف تعريف Microsoft Windows)
    WMZ (غلاف Windows Media Player المضغوط)
    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