Utilisez Python pour la binarisation d’images JPG
Créez des applications Python pour binariser JPG des images et des photos via les API du serveur
Aspose.Imaging pour Python
Overview
Comment binariser des images et des photos JPG avec Python
L’introduction de la photographie couleur a marqué un changement crucial dans la sphère photographique. Néanmoins, l’attrait de l’image classique en noir et blanc persiste. Malgré la prédominance des appareils photo couleur, de nombreuses personnes choisissent encore de convertir leurs photographies en noir et blanc. Cette transformation est généralement réalisée grâce à un processus de binarisation, remplaçant chaque pixel par une valeur binaire : « 0 » pour le blanc et « 1 » pour le noir. Les images en noir et blanc sont souvent utilisées à des fins autres que artistiques, trouvant une application pratique dans des scénarios tels que l’impression d’illustrations dans des publications telles que des livres et des journaux. Au sein de la bibliothèque graphique Python, vous avez la possibilité de définir un seuil de luminosité des pixels. Les pixels en dessous de ce seuil prennent une couleur noire, tandis que ceux au-dessus adoptent une couleur blanche. Une technique de binarisation adaptative est également disponible, prenant en compte les valeurs des pixels environnants pour créer des transitions transparentes entre les limites de couleurs dans l’image en noir et blanc résultante. Pour binariser les fichiers JPG, nous utiliserons Aspose.Imaging for Python via .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 Python. Vous pouvez l’installer en utilisant la commande suivante à partir de votre commande système.
La ligne de commande système
>> pip install aspose-imaging-python-net
Étapes pour binariser les JPG via Python
Vous avez besoin de aspose-imaging-python-net pour essayer le workflow suivant dans votre propre environnement.
- Charger les fichiers JPG avec la méthode Image.Load
- Binariser les images ;
- Enregistrer l’image compressée sur le disque au format pris en charge par Aspose.Imaging
Configuration requise
Aspose.Imaging pour Python est pris en charge sur tous les principaux systèmes d’exploitation. Assurez-vous simplement que vous disposez des prérequis suivants.
- Microsoft Windows/Linux avec .NET Core Runtime.
- Gestionnaire de packages Python et PyPi.
Binariser les images JPG - Python
À propos de l'API Aspose.Imaging pour Python
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.Binariser les JPG via l’application en ligne
Binarisez les documents JPG en visitant notre site Web de démonstrations en direct . La démo en direct présente les avantages suivants
JPG Qu'est-ce que JPG Format de fichier
Un JPEG est un type de format d'image enregistré à l'aide de la méthode de compression avec perte. L'image de sortie, résultant de la compression, est un compromis entre la taille de stockage et la qualité de l'image. Les utilisateurs peuvent ajuster le niveau de compression pour atteindre le niveau de qualité souhaité tout en réduisant la taille de stockage. La qualité de l'image est négligeable si une compression 10:1 est appliquée à l'image. Plus la valeur de compression est élevée, plus la dégradation de la qualité de l'image est importante.
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