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GIF

Cartoonifiez les GIF via C#

Créez vos propres applications .NET pour les fichiers Cartoonify GIF à l’aide d’API côté serveur.

Comment Cartoonifier les fichiers GIF à l'aide de C#

Les effets de dessins animés ont un attrait inhérent, évoquant souvent des souvenirs d’enfance nostalgiques. Presque tous les articles de conception graphique intègrent des images de dessins animés comme élément essentiel. Caricaturer des portraits, affiner l’éclairage, convertir en noir et blanc, expérimenter les couleurs, mélanger diverses techniques d’édition et créer des effets d’image sophistiqués sont tous réalisables grâce à des filtres d’image tels que AdjustBrightness, BinarizeFixed, Filter, ReplaceColor et ApplyMask. Ces filtres peuvent être appliqués aux photos originales chargées. Quel que soit le sujet de votre page Web, les images de style dessin animé s’avèrent adaptées à des fins d’illustration. Un article scientifique gagne en dynamisme, tandis qu’un contenu diversifié devient plus attrayant pour les utilisateurs, augmentant ainsi le trafic sur le site Web. Afin de Cartoonifier les fichiers GIF, nous utiliserons Aspose.Imaging pour .NET API qui est une API de manipulation et de conversion d’images riche en fonctionnalités, puissante et facile à utiliser pour la plate-forme C #. Ouvrir NuGet gestionnaire de paquets, recherchez Aspose.Imaging et installer. Vous pouvez également utiliser la commande suivante à partir de la console du gestionnaire de packages.

Commande de la console du gestionnaire de packages
PM> Install-Package Aspose.Imaging

Étapes pour Cartoonify GIFs via C#

Vous avez besoin du aspose.imaging.dll pour essayer le workflow suivant dans votre propre environnement.

Charger les fichiers GIF avec la méthode Image.Load
Dessiner des images ;
Enregistrer l’image compressée sur le disque au format pris en charge par Aspose.Imaging

Configuration requise

Aspose.Imaging pour .NET est pris en charge sur tous les principaux systèmes d’exploitation. Assurez-vous simplement que vous disposez des prérequis suivants.

Microsoft Windows ou un système d’exploitation compatible avec .NET Framework, .NET Core, Windows Application, ASP.NET Web Application.
Environnement de développement comme Microsoft Visual Studio.
Aspose.Imaging pour .NET référencé dans votre projet.

Dessiner des images GIF - .NET

	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));
	}
	}

view raw cartoonify-images.cs hosted with ❤ by GitHub

À propos de l'API Aspose.Imaging pour .NET

Aspose.Imaging API est une solution de traitement d’images pour créer, modifier, dessiner ou convertir des images (photos) au sein d’applications. Il offre : le traitement d’image multiplateforme, y compris, mais sans s’y limiter, les conversions entre différents formats d’image (y compris le traitement d’image multipage ou multicadre uniforme), les modifications telles que le dessin, l’utilisation de primitives graphiques, les transformations (redimensionner, recadrer, retourner et faire pivoter , binarisation, niveaux de gris, ajustement), fonctionnalités avancées de manipulation d’images (filtrage, tramage, masquage, redressement) et stratégies d’optimisation de la mémoire. C’est une bibliothèque autonome et ne dépend d’aucun logiciel pour les opérations d’image. On peut facilement ajouter des fonctionnalités de conversion d’image hautes performances avec des API natives dans les projets. Ce sont des API sur site 100 % privées et les images sont traitées sur vos serveurs.

Cartoonify GIFs via l’application en ligne

Dessinez des documents GIF en visitant notre site Web de démonstrations en direct . La démo en direct présente les avantages suivants

Pas besoin de télécharger ou de configurer quoi que ce soit

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Téléchargez simplement vos fichiers GIF et cliquez sur le bouton "Cartoonify now"

Obtenez instantanément le lien de téléchargement du fichier résultant

GIF Qu'est-ce que GIF Format de fichier

Un format GIF ou Graphical Interchange est un type d'image hautement compressée. Propriété d'Unisys, GIF utilise l'algorithme de compression LZW qui ne dégrade pas la qualité de l'image. Pour chaque image, le GIF autorise généralement jusqu'à 8 bits par pixel et jusqu'à 256 couleurs sont autorisées sur l'image. Contrairement à une image JPEG, qui peut afficher jusqu'à 16 millions de couleurs et touche assez les limites de l'œil humain. À l'époque de l'émergence d'Internet, les GIF restaient le meilleur choix car ils nécessitaient une faible bande passante et étaient compatibles avec les graphiques qui consommaient des zones de couleur unies. Un GIF animé combine de nombreuses images ou cadres dans un seul fichier et les affiche dans une séquence pour générer un clip animé ou une courte vidéo. Les limitations de couleur vont jusqu'à 256 pour chaque image et sont probablement les moins appropriées pour reproduire d'autres images et photographies avec un dégradé de couleurs.

Autres formats Cartoonify pris en charge

En utilisant C#, on peut facilement Cartoonifier différents formats, y compris.

APNG (Graphiques de réseau portables animés)

BMP (Image bitmap)

ICO (Icône Windows)

JPG (Groupe mixte d'experts photographiques)

JPEG (Groupe mixte d'experts photographiques)

DIB (Bitmap indépendant du périphérique)

DICOM (Imagerie numérique et communications)

DJVU (Format graphique)

DNG (Image d'appareil photo numérique)

EMF (Format de métafichier amélioré)

EMZ (Métafichier amélioré compressé Windows)

JP2 (JPEG 2000)

J2K (Image compressée en ondelettes)

PNG (Portable Network Graphics)

TIFF (Format d'image balisé)

TIF (Format d'image balisé)

WEBP (Image Web raster)

WMF (Métafichier Microsoft Windows)

WMZ (Skin du lecteur Windows Media compressé)

TGA (Graphique Targa)

SVG (Image Vectorielle)

EPS (Langage PostScript encapsulé)

CDR (Image de dessin vectoriel)

CMX (Image d'échange Corel)

OTG (Norme OpenDocument)

ODG (Format de dessin Apache OpenOffice)

AVIF