PPTX DOCX XLSX PDF ODP
Aspose.Imaging لـ Python
WMZ

استخدم Python لتطبيق المرشحات على صور WMZ.

قم بإنشاء تطبيقات Python لتصفية الصور والصور WMZ عبر واجهات برمجة تطبيقات الخادم

 

Aspose.Imaging لـ Python Aspose.Imaging لـ Python

Overview

كيفية تصفية الصور والصور WMZ باستخدام Python

تحمل كل صورة تم التقاطها جيدًا إمكانية التحسين، وفرصة للتطور إلى شيء متميز تمامًا، والظهور كإبداع فريد من نوعه. تعمل المرشحات كأداة متعددة الاستخدامات في تحسين الصور والصور، مما يسمح لك بتحسين الوضوح بشكل انتقائي، أو تقديم التمويه، أو إزالة الشوائب اللونية للحصول على نتيجة مميزة حقًا. قم بتجربة تأثيرات الصورة بشكل فردي أو مجتمعة لمزج تدرجات الألوان بسلاسة، والقضاء على الضوضاء غير المرغوب فيها، وتحسين حدة حواف الكائن في صورتك. لتطبيق مرشحات الصور هذه على ملفات WMZ، سنستخدمها 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 تصفية WMZ s عبر Python

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

  • تحميل ملفات WMZ بطريقة Image.Load
  • تصفية الصور.
  • حفظ الصورة المضغوطة 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.
 

تصفية الصور WMZ - Python

from aspose.imaging import RasterImage, Image, IMultipageImage, Rectangle
from aspose.imaging.imagefilters.filteroptions import *
from aspose.imaging.imageoptions import PngOptions
from aspose.pycore import as_of, is_assignable
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 delete_file(file):
if delete_output:
os.remove(file)
def small_rectangular_filter():
filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), SmallRectangularFilterOptions()), "smallrectangular")
def big_rectangular_filter():
filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), BigRectangularFilterOptions()), "bigrectangular")
def sharpen_filter():
filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), SharpenFilterOptions()), "sharpen")
def motion_wiener_filter():
filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), MotionWienerFilterOptions(20, 2, 0)), "motionwiener")
def bilateral_smoothing_filter():
filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), BilateralSmoothingFilterOptions()), "bilateralsmoothing")
def gauss_blur_filter():
filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), GaussianBlurFilterOptions(5, 4)), "gaussblur")
def gauss_wiener_filter():
filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), GaussWienerFilterOptions(5, 5)), "gausswiener")
def median_filter():
filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), MedianFilterOptions(20)), "median")
def filter_images(do_filter, filter_name):
obj_init = []
obj_init.append("jpg")
obj_init.append("png")
obj_init.append("bmp")
obj_init.append("apng")
obj_init.append("dicom")
obj_init.append("jp2")
obj_init.append("j2k")
obj_init.append("tga")
obj_init.append("webp")
obj_init.append("tiff")
obj_init.append("gif")
obj_init.append("ico")
raster_formats = obj_init
obj_init2 = []
obj_init2.append("svg")
obj_init2.append("otg")
obj_init2.append("odg")
obj_init2.append("eps")
obj_init2.append("wmf")
obj_init2.append("emf")
obj_init2.append("wmz")
obj_init2.append("emz")
obj_init2.append("cmx")
obj_init2.append("cdr")
vector_formats = obj_init2
all_formats = raster_formats
all_formats.extend(vector_formats)
for format_ext in all_formats:
input_file = os.path.join(templates_folder, f"template.{format_ext}")
is_vector_format = format_ext in vector_formats
if is_vector_format:
input_file = rasterize_vector_image(format_ext, input_file)
output_file = os.path.join(templates_folder, f"{filter_name}_{format_ext}.png")
print(format_ext)
# explicit type casting from Image to RasterImage
with as_of(Image.load(input_file), RasterImage) as image:
multi_page = None
# if image implements an IMultipageImage interface
if is_assignable(image, IMultipageImage):
multi_page = as_of(image, IMultipageImage)
if multi_page is not None and multi_page.page_count > 1:
page_index = 0
for page in multi_page.pages:
file_name = f"{filter_name}_page{page_index}_{format_ext}.png"
do_filter(as_of(page, RasterImage))
page.save(templates_folder + file_name, PngOptions())
delete_file(templates_folder + file_name)
page_index += 1
else:
do_filter(image)
image.save(output_file, PngOptions())
delete_file(output_file)
if is_vector_format:
delete_file(input_file)
def rasterize_vector_image(format_ext, input_file):
output_file = os.path.join(templates_folder, "rasterized.{format_ext}.png")
with Image.load(input_file) as image:
image.save(output_file, PngOptions())
return output_file
# run
median_filter()
view raw filter-images.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.

    تصفية WMZ عبر تطبيق عبر الإنترنت

    تصفية مستندات 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
      ما عليك سوى تحميل ملفات WMZ واضغط على الزر منقي
      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 المرشح المدعومة الأخرى

    باستخدام Python ، يمكن للمرء بسهولة تصفية التنسيقات 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)
    AVIF
    EPS (لغة PostScript مغلفة)
    CDR (ناقلات رسم الصورة)
    CMX (كوريل تبادل الصورة)
    OTG (معيار OpenDocument)
    ODG (تنسيق رسم Apache OpenOffice)