Utilice Python para EPS imágenes caricaturizadas
Cree aplicaciones Python para caricaturizar imágenes y fotografías EPS a través de las API del servidor
Cómo caricaturizar imágenes y fotografías de EPS con Python
Respondemos automáticamente a las imágenes de dibujos animados debido a su capacidad de evocar una sensación de nostalgia. Dentro del ámbito del diseño gráfico, las imágenes de estilo caricatura sirven como elementos fundamentales que a menudo se ven en artículos de marketing. Este efecto Cartoonify implica convertir retratos fotográficos en representaciones dibujadas a mano, ajustar el brillo, convertir a blanco y negro, jugar con paletas de colores y fusionar varias técnicas de edición para crear efectos visuales complejos. Un conjunto de filtros de imagen, que incluye ‘AdjustBrightness’, ‘BinarizeFixed’, ‘Filter’, ‘ReplaceColor’ y ‘ApplyMask’, permite a los usuarios lograr estas transformaciones. Estos filtros se pueden utilizar en imágenes y fotografías en formato original que se hayan descargado. Las imágenes de estilo caricatura son adecuadas para fines ilustrativos en diversas páginas web, inyectando vitalidad a los artículos científicos y haciendo que el contenido sea más atractivo para los usuarios, lo que posteriormente genera un mayor tráfico al sitio. Para generar efectos de dibujos animados usando imágenes EPS, emplearemos Aspose.Imaging for Python via .NET API que es una API de conversión y manipulación de imágenes rica en funciones, potente y fácil de usar para la plataforma Python. Puede instalarlo usando el siguiente comando desde el comando de su sistema.
La línea de comando del sistema
>> pip install aspose-imaging-python-net
Pasos para caricaturizar EPS a través de Python
Necesita aspose-imaging-python-net para probar el siguiente flujo de trabajo en su propio entorno.
- Cargue archivos EPS con el método Image.Load
- Imágenes de dibujos animados;
- Guarde la imagen comprimida en el disco en el formato compatible con Aspose.Imaging
Requisitos del sistema
Aspose.Imaging para Python es compatible con todos los principales sistemas operativos. Solo asegúrese de tener los siguientes requisitos previos.
- Microsoft Windows/Linux con .NET Core Runtime.
- Gestor de paquetes Python y PyPi.
Imágenes de Cartoonify EPS - 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)); | |
} | |
} |
Acerca de Aspose.Imaging para Python API
Aspose.Imaging API es una solución de procesamiento de imágenes para crear, modificar, dibujar o convertir imágenes (fotos) dentro de las aplicaciones. Ofrece: procesamiento de imágenes multiplataforma, que incluye, entre otros, conversiones entre varios formatos de imagen (incluido el procesamiento uniforme de imágenes de varias páginas o varios cuadros), modificaciones como dibujar, trabajar con primitivas gráficas, transformaciones (redimensionar, recortar, voltear y rotar , binarización, escala de grises, ajuste), funciones avanzadas de manipulación de imágenes (filtrado, difuminado, enmascaramiento, corrección del sesgo) y estrategias de optimización de la memoria. Es una biblioteca independiente y no depende de ningún software para las operaciones de imagen. Uno puede agregar fácilmente funciones de conversión de imágenes de alto rendimiento con API nativas dentro de los proyectos. Estas son API locales 100 % privadas y las imágenes se procesan en sus servidores.Cartoonify EPSs a través de la aplicación en línea
Cartoonify EPS documentos visitando nuestro [sitio web de demostraciones en vivo] ( https://products.aspose.app/imaging/image-Cartoonify) . La demostración en vivo tiene los siguientes beneficios
EPS Qué es EPS Formato de archivo
Los archivos con extensión EPS esencialmente describen un programa de lenguaje PostScript encapsulado que describe la apariencia de una sola página. El nombre "Encapsulado" porque se puede incluir o encapsular en otra descripción de página en lenguaje PostScript. Este formato de archivo basado en secuencias de comandos puede contener cualquier combinación de texto, gráficos e imágenes. Los archivos EPS pueden incluir una imagen de vista previa de mapa de bits encapsulada en el interior para que la muestren las aplicaciones que pueden abrir dichos archivos. Los archivos EPS se pueden convertir a formatos de imagen estándar como JPG, PNG, TIFF y PDF utilizando diferentes aplicaciones, p. Adobe Illustrator, Photoshop y PaintShop Pro. Debido a una vulnerabilidad de seguridad en los archivos EPS, Office 2016, Office 2013, Office 2010 y Office 365 han desactivado la capacidad de insertar archivos EPS en documentos de Office.
Leer másOtros formatos de Cartoonify compatibles
Usando Python, uno puede caricaturizar fácilmente diferentes formatos, incluidos.