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Aspose.Imaging für Python
JP2

Verwenden Sie Python für die Hintergrundänderung von JP2-Bildern

Erstellen Sie Python-Apps, um den Hintergrund von JP2-Bildern und Fotos über Server-APIs zu ändern

 

Aspose.Imaging für Python Aspose.Imaging für Python

Overview

So ändern Sie den Hintergrund von JP2-Bildern und Fotos mit Python

Beim Bearbeiten eines Bildes im JP2 besteht häufig die Notwendigkeit, den Hintergrund zu ändern. Der erste Schritt besteht darin, Vordergrundobjekte innerhalb des Fotos auszuwählen und sie vom Rest des Bildes zu unterscheiden, um die dem Hintergrund zugeordneten Bereiche zu isolieren. Wenn der Hintergrund einen einheitlichen Bereich darstellt, können Objektkonturen automatisch erstellt werden. Weist das Foto jedoch einen unregelmäßigen Hintergrund auf oder treten Schwierigkeiten bei der Unterscheidung des gewünschten Objekts vom Hintergrund auf, empfiehlt sich der Einsatz der Methode der vorläufigen Bildmarkierung. Dazu müssen rechteckige Bereiche innerhalb des Fotos ausgewählt werden, in denen erwartete Objekte positioniert werden, und deren Typ angegeben werden. Solche Aktionen können manuell ausgeführt oder über die Cloud-API zur automatisierten Objekterkennung erleichtert werden. Nach der Auswahl der Objekte und dem Entfernen des ursprünglichen Hintergrunds haben Sie die Möglichkeit, einen neuen Hintergrund einzuführen oder ihn transparent zu machen. Um den Hintergrund eines Bildes im Format JP2 zu ändern, 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 Ändern des Hintergrunds in 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
  • Hintergrund ändern;
  • Bild in dem von Aspose.Imaging unterstützten Format auf Disc speichern

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.
 

Hintergrund in JP2-Bildern ändern – 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
 

    • 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.

    Ändern Sie den Hintergrund in JP2s über die Online-App

    Ändern Sie den Hintergrund in JP2-Dokumenten, indem Sie unsere [Website für Live-Demos] ( https://products.aspose.app/imaging/remove-background ) besuchen. Die Live-Demo hat die folgenden Vorteile

      Sie müssen nichts herunterladen oder einrichten
      Es muss kein Code geschrieben werden
      Laden Sie einfach Ihre JP2-Dateien hoch und klicken Sie auf die Schaltfläche "Hintergrund jetzt ändern".
      Erhalten Sie sofort den Download-Link für die resultierende Datei

    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.

    Wesen

    Andere unterstützte Hintergrundformate ändern

    Mit Python kann man problemlos den Hintergrund in verschiedenen Formaten ändern, einschließlich.

    APNG (Animierte tragbare Netzwerkgrafiken)
    BMP (Bitmap-Bild)
    ICO (Windows-Symbol)
    JPG (Gemeinsame fotografische Expertengruppe)
    DIB (Geräteunabhängige Bitmap)
    DICOM (Digitale Bildgebung und Kommunikation)
    DJVU (Grafikformat)
    DNG (Digitalkamera-Bild)
    EMF (Verbessertes Metafile-Format)
    EMZ (Windows komprimierte erweiterte Metadatei)
    GIF (Grafisches Austauschformat)
    J2K (Wavelet-komprimiertes Bild)
    PNG (Portable Netzwerkgrafiken)
    TIFF (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)
    AVIF