Verwenden Sie Python für JP2-Bilder, die Cartoons darstellen
Erstellen Sie Python-Apps zum Cartoonisieren von JP2-Bildern und Fotos über Server-APIs
So karikieren Sie JP2-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 JP2-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 JP2s über Python
Sie benötigen aspose-imaging-python-net , um den folgenden Workflow in Ihrer eigenen Umgebung auszuprobieren.
- Laden Sie JP2-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 JP2-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 JP2s über die Online-App
Cartoonifizieren Sie JP2-Dokumente, indem Sie unsere [Website für Live-Demos] ( https://products.aspose.app/imaging/image-Cartoonify ) besuchen. Die Live-Demo hat die folgenden Vorteile
JP2 Was ist JP2 Datei Format
JPEG 2000 (JP2) ist ein Bildcodierungssystem und ein hochmoderner Bildkomprimierungsstandard. JPEG 2000 wurde unter Verwendung der Wavelet-Technologie entwickelt und kann verlustfreie Inhalte in jeder Qualität gleichzeitig kodieren. Darüber hinaus hat JPEG 2000 ohne wesentliche Einbußen bei der Codierungseffizienz die Fähigkeit, auf denselben Inhalt zuzugreifen und ihn effizient in eine Vielzahl anderer Auflösungen und Qualitäten zu decodieren. Die Codeströme in JPEG 2000 sind erheblich skalierbar, da sie interessierende Regionen aufweisen, die die Möglichkeit für einen räumlichen Direktzugriff bereitstellen. Besitzt bis zu 16384 verschiedene Komponenten mit Abmessungen in Terapixel und einer Genauigkeit, die bis zu 38 Bit/Sample betragen kann.
WesenAndere unterstützte Cartoonify-Formate
Mit Python kann man verschiedene Formate leicht karikieren, einschließlich.