Utilisez Python pour la compression d’images JP2
Créez des applications Python pour compresser des images et des photos JP2 via les API du serveur
Aspose.Imaging pour Python
Overview
Comment compresser des images et des photos JP2 avec Python
L’adaptation des images pour la publication implique non seulement des processus créatifs mais également des ajustements techniques, tels que la compression des fichiers. En règle générale, les images haute résolution sont nécessaires pour les documents imprimés ou la publicité extérieure, alors que les sites Web peuvent être confrontés à des défis liés à la taille des fichiers. Les paramètres de compression des images peuvent varier en fonction de leur utilisation prévue et de l’endroit où elles seront publiées. Le téléchargement des fichiers volumineux peut prendre un temps considérable, en particulier sur les connexions mobiles, ce qui a un impact sur l’expérience utilisateur globale. Cependant, les images trop compressées peuvent souffrir de flou et de pixellisation visible, ce qui nuit à la qualité visuelle. Atteindre un équilibre entre la taille du fichier et la qualité de l’image nécessite une sélection minutieuse d’algorithmes et de niveaux de compression. Pour compresser des images au format JP2, 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 compresser les JP2 via Python
Vous avez besoin de aspose-imaging-python-net pour essayer le workflow suivant dans votre propre environnement.
- Charger les fichiers JP2 avec la méthode Image.Load
- Compresser 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.
Compresser les images JP2 - 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.Compresser les JP2 via l’application en ligne
Compressez les documents JP2 en visitant notre site Web Live Demos . La démo en direct présente les avantages suivants
JP2 Qu'est-ce que JP2 Format de fichier
JPEG 2000 (JP2) est un système de codage d'image et une norme de compression d'image de pointe. Conçu en utilisant la technologie des ondelettes JPEG 2000 peut coder du contenu sans perte dans n'importe quelle qualité à la fois. De plus, sans aucune pénalité substantielle dans l'efficacité du codage, JPEG 2000 a la capacité d'accéder et de décoder efficacement le même contenu dans une variété d'autres résolutions et qualités. Les flux de code dans JPEG 2000 sont considérablement évolutifs, ayant des régions d'intérêt qui fournissent la possibilité d'un accès spatial aléatoire. Possédant jusqu'à 16384 composants divers avec des dimensions en térapixels, et une précision pouvant atteindre 38 bits/échantillon.
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En utilisant Python, on peut facilement compresser différents formats, y compris.