Utilisez Python pour le redimensionnement des images JPG
Créez des applications Python pour redimensionner les images et les photos JPG via les API du serveur
Comment redimensionner des images et des photos JPG avec Python
Lors de la préparation d’images et de photos pour la publication sur un site Web, il est crucial de prendre en compte la spécificité des technologies Web. Un aspect clé de ce processus consiste à ajuster la taille des images. Il est souvent nécessaire de réduire la taille des images et d’enregistrer les fichiers dans différentes résolutions. Par exemple, les pages de galerie présentant des aperçus doivent incorporer de petites vignettes de fichiers, tandis que les pages destinées à visualiser les images sélectionnées doivent offrir des options haute résolution. Le redimensionnement de fichiers volumineux peut être obtenu en réduisant le nombre total de pixels, mais la réduction de la taille du fichier doit se faire sans compromettre la qualité de l’image. Pendant le processus de mise à l’échelle, il est important de prendre en compte le paramètre de compression des données afin de maintenir un équilibre entre la taille et la qualité de l’image. Les images plus petites se chargent plus rapidement, un avantage particulièrement important sur les connexions mobiles, améliorant finalement l’expérience utilisateur sur votre site Web. L’automatisation de la conversion groupée de la taille des fichiers est facilement réalisable à l’aide de la bibliothèque Python. Pour redimensionner les images 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 redimensionner les JPG via Python
Vous avez besoin de aspose-imaging-python-net pour essayer le workflow suivant dans votre propre environnement.
- Charger le fichier JPG avec la méthode Image.Load
- Redimensionner l’image
- Enregistrer l’image redimensionnée 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.
Redimensionner 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.Redimensionner les JPG via l’application en ligne
Redimensionnez 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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