Verwenden Sie Python für die Größenänderung von JP2-Bildern
Erstellen Sie Python-Apps, um die Größe von JP2-Bildern und Fotos über Server-APIs zu ändern
Aspose.Imaging für Python
Overview
So ändern Sie die Größe von JP2-Bildern und Fotos mit Python
Bei der Vorbereitung von Bildern und Fotos für die Veröffentlichung auf einer Website ist es wichtig, die Besonderheiten der Webtechnologien zu berücksichtigen. Ein wichtiger Aspekt in diesem Prozess ist die Anpassung der Bildgrößen. Oft besteht die Notwendigkeit, Bilder zu verkleinern und Dateien in verschiedenen Auflösungen zu speichern. Galerieseiten mit Vorschauen sollten beispielsweise kleine Miniaturansichten der Dateien enthalten, während Seiten, die für die Anzeige ausgewählter Bilder bestimmt sind, hochauflösende Optionen bieten müssen. Die Größenänderung großer Dateien kann durch Reduzierung der Gesamtzahl der Pixel erreicht werden, die Reduzierung der Dateigröße muss jedoch ohne Beeinträchtigung der Bildqualität erfolgen. Während des Skalierungsprozesses ist es wichtig, die Datenkomprimierungseinstellung zu berücksichtigen, um ein Gleichgewicht zwischen Bildgröße und -qualität aufrechtzuerhalten. Kleinere Bilder werden schneller geladen, ein besonders großer Vorteil bei mobilen Verbindungen, der letztendlich das Benutzererlebnis auf Ihrer Website verbessert. Mit der Bibliothek Python lässt sich die Massenkonvertierung der Dateigröße problemlos automatisieren. Um die Größe von JP2-Bildern 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 der Größe von JP2s über Python
Sie benötigen aspose-imaging-python-net , um den folgenden Workflow in Ihrer eigenen Umgebung auszuprobieren.
- Laden Sie die JP2-Datei mit der Image.Load-Methode
- Bildgröße ändern
- Speichern Sie das verkleinerte Bild im von Aspose.Imaging unterstützten Format auf der 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.
Größe von JP2-Bildern ändern – Python
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 die Größe von JP2s über die Online-App
Ändern Sie die Größe von JP2-Dokumenten, indem Sie unsere [Live-Demo-Website] ( https://products.aspose.app/imaging/image-resize ) 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.
Wesen