Použijte Python k použití filtrů pro obrázky WMF
Vytvářejte aplikace Python pro filtrování obrázků a fotografií ve formátu WMF prostřednictvím rozhraní API serveru
Jak filtrovat WMF obrázky a fotografie pomocí Python
Každá dobře zachycená fotografie v sobě nese potenciál ke zlepšení, šanci vyvinout se v něco zcela odlišného a objevit se jako jedinečné stvoření. Filtry slouží jako všestranný nástroj pro vylepšení obrazu a fotografií, který vám umožní selektivně zlepšit ostrost, zavést rozmazání nebo odstranit barevné artefakty pro skutečně výrazný výsledek. Experimentujte s obrazovými efekty jednotlivě nebo v kombinaci, abyste plynule prolínali barevné přechody, eliminovali nežádoucí šum a zvyšovali ostrost okrajů objektů na fotografii. K použití těchto obrazových filtrů na soubory ve formátu WMF budeme využívat Aspose.Imaging pro Python přes .NET API, které je funkčně bohaté, výkonné a snadno použitelné rozhraní API pro manipulaci a konverzi obrázků pro platformu Python. Můžete jej nainstalovat pomocí následujícího příkazu ze systémového příkazu.
Příkazový řádek systému
>> pip install aspose-imaging-python-net
Kroky k filtrování WMF přes Python
K vyzkoušení následujícího pracovního postupu ve svém vlastním prostředí potřebujete aspose-imaging-python-net .
- Načíst soubory WMF metodou Image.Load
- Filtrovat obrázky;
- Uložte komprimovaný obrázek na disk ve formátu podporovaném Aspose.Imaging
Požadavky na systém
Aspose.Imaging pro Python je podporován ve všech hlavních operačních systémech. Jen se ujistěte, že máte následující předpoklady.
- Microsoft Windows / Linux s .NET Core Runtime.
- Správce balíčků Python a PyPi.
Filtrovat obrázky ve formátu WMF – 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() | |
O Aspose.Imaging pro Python API
Aspose.Imaging API je řešení pro zpracování obrázků pro vytváření, úpravu, kreslení nebo konverzi obrázků (fotografií) v rámci aplikací. Nabízí: multiplatformní zpracování obrazu, mimo jiné včetně převodů mezi různými formáty obrázků (včetně jednotného vícestránkového nebo vícesnímkového zpracování obrazu), úpravy jako kreslení, práci s grafickými primitivy, transformace (změna velikosti, oříznutí, převrácení a otočení). binarizace, stupně šedi, úprava), pokročilé funkce pro manipulaci s obrázky (filtrování, rozklad, maskování, vyrovnání sklonu) a strategie optimalizace paměti. Je to samostatná knihovna a není závislá na žádném softwaru pro operace s obrázky. V rámci projektů lze snadno přidat vysoce výkonné funkce pro konverzi obrázků s nativními rozhraními API. Jedná se o 100% soukromá on-premise API a obrázky se zpracovávají na vašich serverech.Filtrujte WMF prostřednictvím online aplikace
Filtrujte dokumenty ve formátu WMF na našem webu s živými ukázkami . Živé demo má následující výhody
WMF co je WMF Formát souboru
Soubory s příponou WMF představují Microsoft Windows Metafile (WMF) pro ukládání dat vektorových i bitmapových obrázků. Abychom byli přesnější, WMF patří do kategorie formátů vektorových souborů grafických formátů souborů, které jsou nezávislé na zařízení. Windows Graphical Device Interface (GDI) používá funkce uložené v souboru WMF k zobrazení obrázku na obrazovce. Později byla publikována vylepšená verze WMF, známá jako Enhanced Meta Files (EMF), díky níž je formát bohatší na funkce. Prakticky jsou WMF podobné SVG.
Přečtěte si víceDalší podporované formáty filtrů
Pomocí Python lze snadno filtrovat různé formáty včetně.