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Aspose.Imaging  für Python
EMF

Verwenden Sie Python für EMF-Bilder, die Cartoons darstellen

Erstellen Sie Python-Apps zum Cartoonisieren von EMF-Bildern und Fotos über Server-APIs

So karikieren Sie EMF-Bilder und Fotos mit Python

Wir reagieren automatisch auf Cartoon-Bilder, weil sie ein Gefühl der Nostalgie hervorrufen können. Im Bereich des Grafikdesigns dienen Bilder im Cartoon-Stil als zentrale Elemente, die häufig in Marketingartikeln vorkommen. Bei diesem Cartoonify-Effekt werden Fotoporträts in handgezeichnete Darstellungen umgewandelt, die Helligkeit angepasst, in Schwarzweiß konvertiert, mit Farbpaletten gespielt und verschiedene Bearbeitungstechniken zusammengeführt, um komplexe visuelle Effekte zu erzielen. Mithilfe einer Reihe von Bildfiltern, darunter „AdjustBrightness“, „BinarizeFixed“, „Filter“, „ReplaceColor“ und „ApplyMask“, können Benutzer diese Transformationen durchführen. Diese Filter können für heruntergeladene Bilder und Fotos im Originalformat verwendet werden. Bilder im Cartoon-Stil eignen sich für Illustrationszwecke auf verschiedenen Webseiten, um wissenschaftlichen Artikeln Lebendigkeit zu verleihen und Inhalte für Benutzer attraktiver zu machen, was wiederum zu mehr Traffic auf der Website führt. Um Cartoon-Effekte mit EMF-Bildern zu erzeugen, verwenden wir Aspose.Imaging for Python via .NET API, eine funktionsreiche, leistungsstarke und benutzerfreundliche Bildbearbeitungs- und Konvertierungs-API für die Python-Plattform. Sie können es mit dem folgenden Befehl aus Ihrem Systembefehl installieren.

Die Systembefehlszeile

>> pip install aspose-imaging-python-net

Schritte zum Cartoonisieren von EMFs über Python

Sie benötigen aspose-imaging-python-net , um den folgenden Workflow in Ihrer eigenen Umgebung auszuprobieren.

  • Laden Sie EMF-Dateien mit der Image.Load-Methode
  • Cartoonify-Bilder;
  • Speichern Sie komprimierte Bilder im von Aspose.Imaging unterstützten Format auf Disc

System Anforderungen

Aspose.Imaging für Python wird auf allen wichtigen Betriebssystemen unterstützt. Stellen Sie einfach sicher, dass Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen.

  • Microsoft Windows / Linux mit .NET Core Runtime.
  • Python- und PyPi-Paketmanager.
 

Cartoonify EMF-Bilder - Python

using Aspose.Imaging;
using Aspose.Imaging.FileFormats.Png;
using Aspose.Imaging.ImageFilters.FilterOptions;
using Aspose.Imaging.ImageOptions;
using Aspose.Imaging.Masking;
using Aspose.Imaging.Masking.Options;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
string templatesFolder = @"c:\Users\USER\Downloads";
Cartoonify();
void Cartoonify()
{
FilterImages(image =>
{
using (var processedImage = new PngImage(image))
{
image.Resize(image.Width * 2, image.Height, ResizeType.LeftTopToLeftTop);
processedImage.Cartoonify();
var gr = new Graphics(image);
gr.DrawImage(processedImage, processedImage.Width, 0);
gr.DrawLine(new Pen(Color.DarkRed, 3), processedImage.Width, 0, processedImage.Width, image.Height);
}
}, "cartoonify");
}
string RasterizeVectorImage(string formatExt, string inputFile)
{
string outputFile = Path.Combine(templatesFolder, $"rasterized.{formatExt}.png");
using (var image = Image.Load(inputFile))
{
image.Save(outputFile, new PngOptions());
}
return outputFile;
}
void FilterImages(Action<RasterImage> doFilter, string filterName)
{
List<string> rasterFormats = new List<string>() { "jpg", "png", "bmp", "apng", "dicom",
"jp2", "j2k", "tga", "webp", "tif", "gif", "ico" };
List<string> vectorFormats = new List<string>() { "svg", "otg", "odg", "eps", "wmf", "emf", "wmz", "emz", "cmx", "cdr" };
List<string> allFormats = new List<string>(rasterFormats);
allFormats.AddRange(vectorFormats);
allFormats.ForEach(
formatExt =>
{
var inputFile = Path.Combine(templatesFolder, $"template.{formatExt}");
bool isVectorFormat = vectorFormats.IndexOf(formatExt) > -1;
//Need to rasterize vector formats before background remove
if (isVectorFormat)
{
inputFile = RasterizeVectorImage(formatExt, inputFile);
}
var outputFile = Path.Combine(templatesFolder, $"{filterName}_{formatExt}.png");
Console.WriteLine($"Processing {formatExt}");
using (var image = (RasterImage)Image.Load(inputFile))
{
doFilter(image);
//If image is multipage save each page to png to demonstrate results
if (image is IMultipageImage multiPage && multiPage.PageCount > 1)
{
for (var pageIndex = 0; pageIndex < multiPage.PageCount; pageIndex++)
{
string fileName = $"{filterName}_page{pageIndex}_{formatExt}.png";
multiPage.Pages[pageIndex].Save(templatesFolder + fileName, new PngOptions());
File.Delete(templatesFolder + fileName);
}
}
else
{
image.Save(outputFile, new PngOptions());
File.Delete(outputFile);
}
}
//Remove rasterized vector image
if (isVectorFormat)
{
File.Delete(inputFile);
}
}
);
}
static class ImageFilterExtensions
{
public static void Cartoonify(this RasterImage image)
{
using var outlines = image.DetectOutlines(Color.Black);
image.AdjustBrightness(30);
image.Filter(image.Bounds, new MedianFilterOptions(7));
var gr = new Graphics(image);
gr.DrawImage(outlines, Point.Empty);
}
public static RasterImage DetectOutlines(this RasterImage image, Color outlineColor)
{
var outlines = new PngImage(image);
outlines
.GetDataContext()
.ApplyConvolutionFilter(ConvolutionFilterOptions.Blur)
.ApplyConvolutionFilter(ConvolutionFilterOptions.Outline)
.ApplyData();
outlines.BinarizeFixed(30);
ImageMasking.ApplyMask(outlines, outlines, new MaskingOptions() { BackgroundReplacementColor = Color.Transparent });
outlines.ReplaceColor(Color.FromArgb(255, 255, 255), 0, outlineColor);
outlines.ApplyConvolutionFilter(ConvolutionFilterOptions.Blur);
return outlines;
}
public static RasterImage ApplyOperationToRasterImage(this RasterImage image, Action<RasterImage> operation)
{
if (image is IMultipageImage multipage)
{
foreach (var page in multipage.Pages)
{
operation.Invoke((RasterImage)page);
}
}
else
{
operation.Invoke(image);
}
return image;
}
public static RasterImage ApplyFilter(this RasterImage image, FilterOptionsBase filterOptions)
{
return image.ApplyOperationToRasterImage(img =>
{
img.Filter(img.Bounds, filterOptions);
});
}
public static RasterImage ApplyConvolutionFilter(this RasterImage image, ConvolutionFilterOptions filterOptions)
{
return image.ApplyOperationToRasterImage(img =>
{
var pixelsLoader = new ImagePixelsLoader(img.Bounds);
img.LoadPartialArgb32Pixels(img.Bounds, pixelsLoader);
var outBuffer = new PixelBuffer(img.Bounds, new int[img.Width * img.Height]);
ConvolutionFilter.DoFiltering(pixelsLoader.PixelsBuffer, outBuffer, filterOptions);
img.SaveArgb32Pixels(outBuffer.Rectangle, outBuffer.Pixels);
});
}
public static IImageDataContext GetDataContext(this RasterImage image)
{
IPixelBuffer GetImageBuffer(RasterImage img)
{
var pixelsLoader = new ImagePixelsLoader(img.Bounds);
img.LoadPartialArgb32Pixels(img.Bounds, pixelsLoader);
return pixelsLoader.PixelsBuffer;
}
if (image is IMultipageImage multipage)
{
return new MultipageDataContext(
multipage.Pages.Select(page => new ImageDataContext((RasterImage)page)
{
Buffer = GetImageBuffer((RasterImage)page)
}));
}
return new ImageDataContext(image)
{
Buffer = GetImageBuffer(image)
};
}
public static IImageDataContext ApplyToDataContext(this IImageDataContext dataContext,
Func<IPixelBuffer, IPixelBuffer> processor)
{
if (dataContext is MultipageDataContext multipage)
{
foreach (var context in multipage)
{
context.Buffer = processor.Invoke(context.Buffer);
}
}
if (dataContext is ImageDataContext imageDataContext)
{
imageDataContext.Buffer = processor.Invoke(imageDataContext.Buffer);
}
return dataContext;
}
public static IImageDataContext ApplyConvolutionFilter(this IImageDataContext dataContext,
ConvolutionFilterOptions filterOptions)
{
return dataContext.ApplyToDataContext(buffer =>
{
var outBuffer = new PixelBuffer(buffer.Rectangle, new int[buffer.Rectangle.Width * buffer.Rectangle.Height]);
ConvolutionFilter.DoFiltering(buffer, outBuffer, filterOptions);
return outBuffer;
});
}
}
class ConvolutionFilter
{
public static void DoFiltering(
IPixelBuffer inputBuffer,
IPixelBuffer outputBuffer,
ConvolutionFilterOptions options)
{
var factor = options.Factor;
var bias = options.Bias;
var kernel = options.Kernel;
var filterWidth = kernel.GetLength(1);
var filterCenter = (filterWidth - 1) / 2;
int x, y;
int filterX, filterY, filterPx, filterPy, filterYPos, pixel;
double r, g, b, kernelValue;
int top = inputBuffer.Rectangle.Top;
int bottom = inputBuffer.Rectangle.Bottom;
int left = inputBuffer.Rectangle.Left;
int right = inputBuffer.Rectangle.Right;
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[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[x, y] = ((inputBuffer[x, y] >> 24) << 24) | ((byte)r << 16) | ((byte)g << 8) | (byte)b;
}
}
}
}
class ConvolutionFilterOptions
{
public double Factor { get; set; } = 1.0;
public int Bias { get; set; } = 0;
public double[,] Kernel { get; set; }
public static ConvolutionFilterOptions Blur
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { 1, 2, 1 }, { 2, 4, 2 }, { 1, 2, 1 } },
Factor = 0.25 * 0.25
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions Sharpen
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { 0, -1, 0 }, { -1, 5, -1 }, { 0, -1, 0 } }
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions Emboss
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { -2, -1, 0 }, { -1, 1, 1 }, { 0, 1, 2 } }
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions Outline
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { -1, -1, -1 }, { -1, 8, -1 }, { -1, -1, -1 } }
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions BottomSobel
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { -1, -2, -1 }, { 0, 0, 0 }, { 1, 2, 1 } }
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions TopSobel
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { 1, 2, 1 }, { 0, 0, 0 }, { -1, -2, -1 } }
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions LeftSobel
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { 1, 0, -1 }, { 2, 0, -2 }, { 1, 0, -1 } }
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions RightSobel
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { -1, 0, 1 }, { -2, 0, 2 }, { -1, 0, 1 } }
};
}
}
}
interface IImageDataContext
{
void ApplyData();
}
class ImageDataContext : IImageDataContext
{
public ImageDataContext(RasterImage image)
{
this.Image = image;
}
public RasterImage Image { get; }
public IPixelBuffer Buffer { get; set; }
public void ApplyData()
{
this.Buffer.SaveToImage(this.Image);
}
}
class MultipageDataContext : List<ImageDataContext>, IImageDataContext
{
public MultipageDataContext(IEnumerable<ImageDataContext> enumerable) : base(enumerable)
{
}
public void ApplyData()
{
foreach (var context in this)
{
context.ApplyData();
}
}
}
class ImagePixelsLoader : IPartialArgb32PixelLoader
{
public ImagePixelsLoader(Aspose.Imaging.Rectangle rectangle)
{
this.PixelsBuffer = new CompositePixelBuffer(rectangle);
}
public CompositePixelBuffer PixelsBuffer { get; }
public void Process(Aspose.Imaging.Rectangle pixelsRectangle, int[] pixels, Point start, Point end)
{
this.PixelsBuffer.AddPixels(pixelsRectangle, pixels);
}
}
interface IPixelBuffer
{
Aspose.Imaging.Rectangle Rectangle { get; }
int this[int x, int y]
{
get;
set;
}
void SaveToImage(RasterImage image);
}
class PixelBuffer : IPixelBuffer
{
public PixelBuffer(Aspose.Imaging.Rectangle rectangle, int[] pixels)
{
this.Rectangle = rectangle;
this.Pixels = pixels;
}
public Aspose.Imaging.Rectangle Rectangle { get; }
public int[] Pixels { get; }
public int this[int x, int y]
{
get => this.Pixels[this.GetIndex(x, y)];
set => this.Pixels[this.GetIndex(x, y)] = value;
}
public void SaveToImage(RasterImage image)
{
image.SaveArgb32Pixels(this.Rectangle, this.Pixels);
}
public bool Contains(int x, int y)
{
return this.Rectangle.Contains(x, y);
}
private int GetIndex(int x, int y)
{
x -= this.Rectangle.Left;
y -= this.Rectangle.Top;
return x + y * this.Rectangle.Width;
}
}
class CompositePixelBuffer : IPixelBuffer
{
private readonly List<PixelBuffer> _buffers = new List<PixelBuffer>();
public CompositePixelBuffer(Aspose.Imaging.Rectangle rectangle)
{
this.Rectangle = rectangle;
}
public Aspose.Imaging.Rectangle Rectangle { get; }
public int this[int x, int y]
{
get => this.GetBuffer(x, y)[x, y];
set => this.GetBuffer(x, y)[x, y] = value;
}
public void SaveToImage(RasterImage image)
{
foreach (var pixelBuffer in this._buffers)
{
pixelBuffer.SaveToImage(image);
}
}
public IEnumerable<PixelBuffer> Buffers => this._buffers;
public void AddPixels(Aspose.Imaging.Rectangle rectangle, int[] pixels)
{
if (this.Rectangle.IntersectsWith(rectangle))
{
this._buffers.Add(new PixelBuffer(rectangle, pixels));
}
}
private PixelBuffer GetBuffer(int x, int y)
{
return this._buffers.First(b => b.Contains(x, y));
}
}
 
  • Über Aspose.Imaging für die Python-API

    Aspose.Imaging API ist eine Bildverarbeitungslösung zum Erstellen, Ändern, Zeichnen oder Konvertieren von Bildern (Fotos) in Anwendungen. Es bietet: plattformübergreifende Bildverarbeitung, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Konvertierungen zwischen verschiedenen Bildformaten (einschließlich einheitlicher Mehrseiten- oder Multiframe-Bildverarbeitung), Modifikationen wie Zeichnen, Arbeiten mit grafischen Grundelementen, Transformationen (Größe ändern, Zuschneiden, Spiegeln und Drehen , Binarisierung, Graustufen, Anpassen), erweiterte Bildbearbeitungsfunktionen (Filtern, Dithering, Maskieren, Entzerren) und Strategien zur Speicheroptimierung. Es ist eine eigenständige Bibliothek und hängt von keiner Software für Bildoperationen ab. Mit nativen APIs können innerhalb von Projekten problemlos hochleistungsfähige Bildkonvertierungsfunktionen hinzugefügt werden. Dies sind 100 % private lokale APIs und Bilder werden auf Ihren Servern verarbeitet.

    Cartoonify EMFs über die Online-App

    Cartoonifizieren Sie EMF-Dokumente, indem Sie unsere [Website für Live-Demos] ( https://products.aspose.app/imaging/image-Cartoonify ) besuchen. Die Live-Demo hat die folgenden Vorteile

      Sie müssen nichts herunterladen oder einrichten
      Es muss kein Code geschrieben werden
      Laden Sie einfach Ihre EMF-Dateien hoch und klicken Sie auf die Schaltfläche "Cartoonify now".
      Erhalten Sie sofort den Download-Link für die resultierende Datei

    EMF Was ist EMF Datei Format

    Enhanced Metafile Format (EMF) speichert grafische Bilder geräteunabhängig. Metadateien von EMF bestehen aus Datensätzen variabler Länge in chronologischer Reihenfolge, die das gespeicherte Bild nach dem Analysieren auf jedem Ausgabegerät wiedergeben können. Diese Datensätze mit variabler Länge können Definitionen eingeschlossener Objekte, Zeichenbefehle und Grafikeigenschaften sein, die für die genaue Wiedergabe des Bildes entscheidend sind. Wenn ein Gerät eine EMF-Metadatei mit seiner eigenen Grafikumgebung öffnet, bleiben die Proportionen, Abmessungen, Farben und andere Grafikeigenschaften des Originalbilds gleich, unabhängig von der Plattform des öffnenden Geräts.

    Wesen

    Andere unterstützte Cartoonify-Formate

    Mit Python kann man verschiedene Formate leicht karikieren, einschließlich.

    APNG (Animierte tragbare Netzwerkgrafiken)
    BMP (Bitmap-Bild)
    ICO (Windows-Symbol)
    JPG (Gemeinsame fotografische Expertengruppe)
    JPEG (Gemeinsame fotografische Expertengruppe)
    DIB (Geräteunabhängige Bitmap)
    DICOM (Digitale Bildgebung und Kommunikation)
    DJVU (Grafikformat)
    DNG (Digitalkamera-Bild)
    EMZ (Windows komprimierte erweiterte Metadatei)
    GIF (Grafisches Austauschformat)
    JP2 (JPEG2000)
    J2K (Wavelet-komprimiertes Bild)
    PNG (Portable Netzwerkgrafiken)
    TIFF (Markiertes Bildformat)
    TIF (Markiertes Bildformat)
    WEBP (Raster-Webbild)
    WMF (Microsoft Windows-Metadatei)
    WMZ (Komprimierte Windows Media Player-Skin)
    TGA (Targa-Grafik)
    SVG (Skalierbare Vektorgrafiken)
    EPS (Gekapselte PostScript-Sprache)
    CDR (Vektor-Zeichenbild)
    CMX (Corel Exchange-Bild)
    OTG (OpenDocument-Standard)
    ODG (Apache OpenOffice Draw-Format)