השתמש ב-Python עבור שינוי רקע של תמונות JP2
צור אפליקציות של Python כדי לשנות רקע של תמונות ותמונות JP2 באמצעות ממשקי API של שרת
כיצד לשנות רקע של תמונות ותמונות JP2 עם Python
לעתים קרובות, בעת עריכת תמונה ב-JP2, עולה הצורך לשנות את הרקע שלה. השלב הראשוני כולל בחירת אובייקטים בחזית בתוך התמונה והבחנה ביניהם משאר התמונה כדי לבודד את האזורים המיוחסים לרקע. כאשר הרקע מהווה אזור אחיד, ניתן לקבוע באופן אוטומטי קווי מתאר של אובייקט. עם זאת, אם התמונה מציגה רקע לא סדיר או שמתעוררים סיבוכים בהבחנה בין האובייקט הרצוי לרקע, מומלץ להשתמש בשיטת סימון התמונה הראשונית. הדבר כרוך בבחירת אזורים מלבניים בתוך התמונה שבהם ממוקמים אובייקטים צפויים וציון סוגם. ניתן לבצע פעולות כאלה באופן ידני או להקל על ה-Cloud API לזיהוי אובייקטים אוטומטי. לאחר בחירת האובייקטים והסרת הרקע המקורי, יש לך אפשרות להציג רקע חדש או להפוך אותו שקוף. כדי לשנות את הרקע של תמונה בפורמט JP2, נשתמש Aspose.Imaging for Python דרך NET API שהוא עשיר בתכונות, חזק וקל לשימוש למניפולציה והמרה של תמונות API עבור פלטפורמת Python. אתה יכול להתקין אותו באמצעות הפקודה הבאה מפקודת המערכת שלך.
שורת הפקודה של המערכת
>> pip install aspose-imaging-python-net
שלבים לשינוי הרקע ב-JP2 באמצעות Python
אתה צריך את aspose-imaging-python-net כדי לנסות את זרימת העבודה הבאה בסביבה שלך.
- טען קבצים JP2 בשיטת Image.Load
- שנה רקע;
- שמור תמונה לדיסק בפורמט הנתמך על ידי Aspose.Imaging
דרישות מערכת
Aspose.Imaging עבור Python נתמך בכל מערכות ההפעלה העיקריות. רק ודא שיש לך את התנאים המוקדמים הבאים.
- Microsoft Windows / Linux עם .NET Core Runtime.
- מנהל חבילות Python ו- PyPi.
שנה רקע בתמונות JP2 - Python
from aspose.imaging import Image, RasterImage, Point, Rectangle, Color | |
from aspose.imaging.fileformats.png import PngColorType | |
from aspose.imaging.imageoptions import PngOptions | |
from aspose.imaging.masking import * | |
from aspose.imaging.masking.options import * | |
from aspose.imaging.masking.result import * | |
from aspose.imaging.sources import FileCreateSource | |
from aspose.pycore import as_of | |
import os | |
if 'TEMPLATE_DIR' in os.environ: | |
templates_folder = os.environ['TEMPLATE_DIR'] | |
else: | |
templates_folder = r"C:\Users\USER\Downloads\templates" | |
delete_output = 'SAVE_OUTPUT' not in os.environ | |
def remove_background_processing_with_manual_rectangles(): | |
raster_formats = [ | |
"jpg", | |
"png", | |
"bmp", | |
"apng", | |
"dicom", | |
"jp2", | |
"j2k", | |
"tga", | |
"webp", | |
"tif", | |
"gif", | |
"ico" | |
] | |
vector_formats = [ | |
"svg", | |
"otg", | |
"odg", | |
"wmf", | |
"emf", | |
"wmz", | |
"emz", | |
"cmx", | |
"cdr" | |
] | |
all_formats: list = [] | |
all_formats.extend(raster_formats) | |
all_formats.extend(vector_formats) | |
for format_ext in all_formats: | |
input_file = os.path.join(templates_folder, f"couple.{format_ext}") | |
if not os.path.exists(input_file): | |
continue | |
is_vector_format = format_ext in vector_formats | |
# Need to rasterize vector formats before background remove | |
if is_vector_format: | |
input_file = rasterize_vector_image(format_ext, input_file) | |
output_file = os.path.join(templates_folder, f"remove_background_manual_rectangles.{format_ext}.png") | |
print(f"Processing {format_ext}") | |
with as_of(Image.load(input_file), RasterImage) as image: | |
obj_init3 = AutoMaskingArgs() | |
obj_init3.objects_rectangles = [Rectangle(87, 47, 123, 308), Rectangle(180, 24, 126, 224)] | |
obj_init4 = PngOptions() | |
obj_init4.color_type = PngColorType.TRUECOLOR_WITH_ALPHA | |
obj_init4.source = FileCreateSource(output_file, False) | |
obj_init5 = AutoMaskingGraphCutOptions() | |
obj_init5.feathering_radius = 2 | |
obj_init5.method = SegmentationMethod.GRAPH_CUT | |
obj_init5.args = obj_init3 | |
obj_init5.export_options = obj_init4 | |
masking_options = obj_init5 | |
with ImageMasking(image).create_session(masking_options) as masking_session: | |
# first run of segmentation | |
with masking_session.decompose() as _: | |
pass | |
args_with_user_markers = AutoMaskingArgs() | |
obj_init_list = [ | |
# background markers | |
None, | |
# foreground markers | |
UserMarker() | |
# boy's head | |
.add_point(218, 48, 10) | |
# girl's head | |
.add_point(399, 66, 10) | |
# girs's body | |
.add_point(158, 141, 10) | |
.add_point(158, 209, 20) | |
.add_point(115, 225, 5) | |
.get_points()] | |
args_with_user_markers.objects_points = obj_init_list | |
with masking_session.improve_decomposition(args_with_user_markers) as masking_result: | |
with masking_result[1].get_image() as result_image: | |
result_image.save() | |
if delete_output: | |
os.remove(output_file) | |
# Remove rasterized vector image | |
if is_vector_format and delete_output: | |
os.remove(input_file) | |
def remove_background_auto_processing_with_assumed_objects(): | |
raster_formats = [ | |
"jpg", | |
"png", | |
"bmp", | |
"apng", | |
"dicom", | |
"jp2", | |
"j2k", | |
"tga", | |
"webp", | |
"tif", | |
"gif"] | |
vector_formats = [ | |
"svg", | |
"otg", | |
"odg", | |
"eps", | |
"wmf", | |
"emf", | |
"wmz", | |
"emz", | |
"cmx", | |
"cdr"] | |
all_formats = [] | |
all_formats.extend(raster_formats) | |
all_formats.extend(vector_formats) | |
for format_ext in all_formats: | |
input_file = os.path.join(templates_folder, f"couple.{format_ext}") | |
if not os.path.exists(input_file): | |
continue | |
is_vector_format = format_ext in vector_formats | |
# Need to rasterize vector formats before background remove | |
if is_vector_format: | |
input_file = rasterize_vector_image(format_ext, input_file) | |
output_file = os.path.join(templates_folder, | |
f"remove_background_auto_assumed_objects.{format_ext}.png") | |
print(f"Processing {format_ext}") | |
with as_of(Image.load(input_file), RasterImage) as image: | |
obj_init9 = list() | |
obj_init9.append(AssumedObjectData(DetectedObjectType.HUMAN, Rectangle(87, 47, 123, 308))) | |
obj_init9.append(AssumedObjectData(DetectedObjectType.HUMAN, Rectangle(180, 24, 126, 224))) | |
obj_init10 = PngOptions() | |
obj_init10.color_type = PngColorType.TRUECOLOR_WITH_ALPHA | |
obj_init10.source = FileCreateSource(output_file, False) | |
obj_init11 = AutoMaskingGraphCutOptions() | |
obj_init11.assumed_objects = obj_init9 | |
obj_init11.calculate_default_strokes = True | |
obj_init11.feathering_radius = 1 | |
obj_init11.method = SegmentationMethod.GRAPH_CUT | |
obj_init11.export_options = obj_init10 | |
obj_init11.background_replacement_color = Color.green | |
masking_options = obj_init11 | |
with ImageMasking(image).decompose(masking_options) as masking_result: | |
with masking_result[1].get_image() as result_image: | |
result_image.save() | |
# Remove rasterized vector image | |
if is_vector_format and delete_output: | |
os.remove(input_file) | |
if delete_output: | |
os.remove(output_file) | |
def remove_background_auto_processing(): | |
raster_formats = [ | |
"jpg", | |
"png", | |
"bmp", | |
"apng", | |
"dicom", | |
"jp2", | |
"j2k", | |
"tga", | |
"webp", | |
"tif", | |
"gif"] | |
vector_formats = [ | |
"svg", | |
"otg", | |
"odg", | |
"eps", | |
"wmf", | |
"emf", | |
"wmz", | |
"emz", | |
"cmx", | |
"cdr"] | |
all_formats: list = [] | |
all_formats.extend(raster_formats) | |
all_formats.extend(vector_formats) | |
for format_ext in all_formats: | |
input_file = os.path.join(templates_folder, f"couple.{format_ext}") | |
if not os.path.exists(input_file): | |
continue | |
is_vector_format = format_ext in vector_formats | |
# Need to rasterize vector formats before background remove | |
if is_vector_format: | |
input_file = rasterize_vector_image(format_ext, input_file) | |
output_file = os.path.join(templates_folder, f"remove_background_auto.{format_ext}.png") | |
print(f"Processing {format_ext}") | |
with as_of(Image.load(input_file), RasterImage) as image: | |
obj_init14 = PngOptions() | |
obj_init14.color_type = PngColorType.TRUECOLOR_WITH_ALPHA | |
obj_init14.source = FileCreateSource(output_file, False) | |
obj_init15 = AutoMaskingGraphCutOptions() | |
obj_init15.feathering_radius = 1 | |
obj_init15.method = SegmentationMethod.GRAPH_CUT | |
obj_init15.export_options = obj_init14 | |
obj_init15.background_replacement_color = Color.green | |
masking_options = obj_init15 | |
with ImageMasking(image).decompose(masking_options) as masking_result: | |
with masking_result[1].get_image() as result_image: | |
result_image.save() | |
# Remove rasterized vector image | |
if is_vector_format and delete_output: | |
os.remove(input_file) | |
if delete_output: | |
os.remove(output_file) | |
def remove_background_generic_example(): | |
raster_formats = [ | |
"jpg", | |
"png", | |
"bmp", | |
"apng", | |
"dicom", | |
"jp2", | |
"j2k", | |
"tga", | |
"webp", | |
"tif", | |
"gif"] | |
vector_formats = [ | |
"svg", | |
"otg", | |
"odg", | |
"wmf", | |
"emf", | |
"wmz", | |
"emz", | |
"cmx", | |
"cdr"] | |
all_formats: list = [] | |
all_formats.extend(raster_formats) | |
all_formats.extend(vector_formats) | |
for format_ext in all_formats: | |
input_file = os.path.join(templates_folder, f"couple.{format_ext}") | |
if not os.path.exists(input_file): | |
continue | |
is_vector_format: bool = format_ext in vector_formats | |
# Need to rasterize vector formats before background remove | |
if is_vector_format: | |
input_file = rasterize_vector_image(format_ext, input_file) | |
output_file = os.path.join(templates_folder, f"remove_background.{format_ext}.png") | |
print(f"Processing {format_ext}") | |
with as_of(Image.load(input_file), RasterImage) as image: | |
obj_init18 = PngOptions() | |
obj_init18.color_type = PngColorType.TRUECOLOR_WITH_ALPHA | |
obj_init18.source = FileCreateSource(output_file, False) | |
obj_init19 = AutoMaskingGraphCutOptions() | |
obj_init19.calculate_default_strokes = True | |
obj_init19.feathering_radius = 1 | |
obj_init19.method = SegmentationMethod.GRAPH_CUT | |
obj_init19.export_options = obj_init18 | |
obj_init19.background_replacement_color = Color.green | |
masking_options = obj_init19 | |
with ImageMasking(image).decompose(masking_options) as masking_result: | |
with masking_result[1].get_image() as result_image: | |
result_image.save() | |
# Remove rasterized vector image | |
if is_vector_format and delete_output: | |
os.remove(input_file) | |
if delete_output: | |
os.remove(output_file) | |
def rasterize_vector_image(format_ext, input_file): | |
output_file: str = os.path.join(templates_folder, f"rasterized.{format_ext}.png") | |
with Image.load(input_file) as image: | |
image.save(output_file, PngOptions()) | |
return output_file | |
class UserMarker: | |
def __init__(self): | |
self._list: list = [] | |
def add_point(self, left, top, radius): | |
for y in range(top - radius, top + radius + 1): | |
for x in range(left - radius, left + radius + 1): | |
self._list.append(Point(x, y)) | |
return self | |
def get_points(self): | |
return self._list | |
# Run examples | |
remove_background_auto_processing_with_assumed_objects() | |
remove_background_processing_with_manual_rectangles() | |
remove_background_auto_processing() | |
remove_background_generic_example() |
אודות Aspose.Imaging עבור API של Python
Aspose.Imaging API הוא פתרון לעיבוד תמונה ליצירה, שינוי, ציור או המרת תמונות (תמונות) בתוך יישומים. הוא מציע: עיבוד תמונה חוצה פלטפורמות, כולל אך לא רק המרות בין פורמטים שונים של תמונה (כולל עיבוד תמונה אחיד מרובה עמודים או ריבוי מסגרות), שינויים כגון ציור, עבודה עם פרימיטיבים גרפיים, טרנספורמציות (שינוי גודל, חיתוך, הפוך וסיבוב , בינאריזציה, גווני אפור, התאמה), תכונות מתקדמות של מניפולציה של תמונות (סינון, שיטוט, מיסוך, ביטול הטיה) ואסטרטגיות אופטימיזציה של זיכרון. זוהי ספרייה עצמאית ואינה תלויה בתוכנה כלשהי לפעולות תמונה. אפשר להוסיף בקלות תכונות המרת תמונה בעלות ביצועים גבוהים עם ממשקי API מקוריים בתוך פרויקטים. אלו הם 100% ממשקי API פרטיים מקומיים ותמונות מעובדות בשרתים שלך.שנה רקע ב-JP2 באמצעות אפליקציה מקוונת
שנה רקע במסמכים של JP2 על ידי ביקור ב[אתר ההדגמות החיות] שלנו ( https://products.aspose.app/imaging/remove-background) . להדגמה החיה יש את היתרונות הבאים
JP2 מה זה JP2 פורמט קובץ
JPEG 2000 (JP2) היא מערכת קידוד תמונה ותקן דחיסת תמונה מתקדם. עוצב, תוך שימוש בטכנולוגיית wavelet JPEG 2000 יכול לקודד תוכן ללא אובדן בכל איכות בבת אחת. יתרה מכך, ללא כל עונש משמעותי ביעילות הקידוד, ל-JPEG 2000 יש את היכולת לגשת ולפענח את אותו תוכן בצורה יעילה למגוון רזולוציות ואיכויות אחרות. זרמי הקוד ב-JPEG 2000 ניתנים להרחבה באופן משמעותי עם אזורי עניין המספקים את המתקן לגישה אקראית מרחבית. בעל עד 16384 רכיבים מגוונים עם המידות ב-terapixels, ודיוק שיכול להגיע ל-38 סיביות/דגימה.
קרא עודנתמכים אחרים שנה פורמטי רקע
באמצעות Python, אפשר לשנות בקלות רקע בפורמטים שונים כולל.