PPTX DOCX XLSX PDF ODP
Aspose.Imaging  Java के लिए
JPEG

Java के माध्यम से JPEG को कार्टूनाइज़ करें

सर्वर-साइड API का उपयोग करके JPEG फ़ाइलों को कार्टूनिफ़ाई करने के लिए अपने स्वयं के Java ऐप्स बनाएं।

Java का उपयोग करके JPEG फ़ाइलों को कार्टून कैसे करें

कार्टून प्रभावों में एक अंतर्निहित आकर्षण होता है, जो अक्सर बचपन की पुरानी यादें ताजा कर देता है। लगभग हर ग्राफिक डिज़ाइन लेख कार्टून छवियों को एक आवश्यक तत्व के रूप में एकीकृत करता है। चित्रों को कार्टून बनाना, रोशनी को ठीक करना, काले और सफेद में परिवर्तित करना, रंगों के साथ प्रयोग करना, विभिन्न संपादन तकनीकों का मिश्रण करना और परिष्कृत छवि प्रभाव तैयार करना, ये सभी एडजस्टब्राइटनेस, बिनराइजफिक्स्ड, फिल्टर, रिप्लेसकलर और अप्लाईमास्क जैसे छवि फिल्टर के माध्यम से प्राप्त किए जा सकते हैं। ये फ़िल्टर मूल लोड की गई फ़ोटो पर लागू किए जा सकते हैं। आपके वेबपेज का विषय चाहे जो भी हो, कार्टून-शैली की छवियां चित्रण उद्देश्यों के लिए उपयुक्त साबित होती हैं। एक वैज्ञानिक लेख जीवंतता प्राप्त करता है, जबकि विविध सामग्री उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक आकर्षक हो जाती है, जिससे वेबसाइट ट्रैफ़िक बढ़ जाता है। JPEG फ़ाइलों को कार्टूनिफाई करने के लिए, हम इसका उपयोग करेंगे Aspose.Imaging for Java API जो एक सुविधा संपन्न, शक्तिशाली और जावा प्लेटफॉर्म के लिए छवि हेरफेर और रूपांतरण एपीआई का उपयोग करने में आसान है। आप इसका नवीनतम संस्करण सीधे Maven से डाउनलोड कर सकते हैं और इसे अपने मावेन में इंस्टॉल कर सकते हैं -आधारित परियोजना pom.xml में निम्नलिखित विन्यास जोड़कर।

रिपॉजिटरी

<repository>
<id>AsposeJavaAPI</id>
<name>Aspose Java API</name>
<url>https://repository.aspose.com/repo/</url>
</repository>

निर्भरता

<dependency>
<groupId>com.aspose</groupId>
<artifactId>aspose-imaging</artifactId>
<version>version of aspose-imaging API</version>
<classifier>jdk16</classifier>
</dependency>

Java के माध्यम से JPEGs को कार्टून बनाने के चरण

अपने स्वयं के वातावरण में निम्नलिखित वर्कफ़्लो को आज़माने के लिए आपको aspose-imaging-version-jdk16.jar की आवश्यकता होगी।

  • लोड JPEG छवि के साथ फ़ाइलें। लोड विधि
  • छवियों को कार्टून बनाना;
  • Aspose द्वारा समर्थित डिस्क में संपीड़ित छवि को सहेजें। इमेजिंग प्रारूप

सिस्टम आवश्यकताएं

Aspose.Imaging for Java सभी प्रमुख ऑपरेटिंग सिस्टम पर समर्थित है। बस सुनिश्चित करें कि आपके पास निम्नलिखित पूर्वापेक्षाएँ हैं।

  • JDK 1.6 या उच्चतर स्थापित है।
 

कार्टून बनाना JPEG चित्र - Java

import com.aspose.imaging.*;
import com.aspose.imaging.fileformats.png.PngImage;
import com.aspose.imaging.imagefilters.filteroptions.FilterOptionsBase;
import com.aspose.imaging.imagefilters.filteroptions.MedianFilterOptions;
import com.aspose.imaging.imageoptions.PngOptions;
import com.aspose.imaging.masking.ImageMasking;
import com.aspose.imaging.masking.options.MaskingOptions;
import java.io.File;
import java.util.*;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Function;
import java.util.stream.Collectors;
cartoonify();
public static void cartoonify()
{
filterImages(image ->
{
try (PngImage processedImage = new PngImage(image))
{
image.resize(image.getWidth() * 2, image.getHeight(), ResizeType.LeftTopToLeftTop);
ImageFilterExtensions.cartoonify(processedImage);
Graphics gr = new Graphics(image);
gr.drawImage(processedImage, processedImage.getWidth(), 0);
gr.drawLine(new Pen(Color.getDarkRed(), 3), processedImage.getWidth(), 0, processedImage.getWidth(), image.getHeight());
}
}, "cartoonify");
}
static String templatesFolder = "D:\\TestData\\";
public static void filterImages(Consumer<RasterImage> doFilter, String filterName)
{
List<String> rasterFormats = Arrays.asList("jpg", "png", "bmp", "apng", "dicom",
"jp2", "j2k", "tga", "webp", "tif", "gif", "ico");
List<String> vectorFormats = Arrays.asList("svg", "otg", "odg", "eps", "wmf", "emf", "wmz", "emz", "cmx", "cdr");
List<String> allFormats = new LinkedList<>(rasterFormats);
allFormats.addAll(vectorFormats);
allFormats.forEach(
formatExt ->
{
String inputFile = templatesFolder + "template." + formatExt;
boolean isVectorFormat = vectorFormats.contains(formatExt);
//Need to rasterize vector formats before background remove
if (isVectorFormat)
{
inputFile = rasterizeVectorImage(formatExt, inputFile);
}
String outputFile = templatesFolder + String.format("%s_%s.png", filterName, formatExt);
System.out.println("Processing " + formatExt);
try (RasterImage image = (RasterImage) Image.load(inputFile))
{
doFilter.accept(image);
//If image is multipage save each page to png to demonstrate results
if (image instanceof IMultipageImage && ((IMultipageImage) image).getPageCount() > 1)
{
IMultipageImage multiPage = (IMultipageImage) image;
final int pageCount = multiPage.getPageCount();
final Image[] pages = multiPage.getPages();
for (int pageIndex = 0; pageIndex < pageCount; pageIndex++)
{
String fileName = String.format("%s_page%d_%s.png", filterName, pageIndex, formatExt);
pages[pageIndex].save(fileName, new PngOptions());
}
}
else
{
image.save(outputFile, new PngOptions());
}
}
//Remove rasterized vector image
if (isVectorFormat)
{
new File(inputFile).delete();
}
}
);
}
private static String rasterizeVectorImage(String formatExt, String inputFile)
{
String outputFile = templatesFolder + "rasterized." + formatExt + ".png";
try (Image image = Image.load(inputFile))
{
image.save(outputFile, new PngOptions());
}
return outputFile;
}
interface IImageDataContext
{
void applyData();
}
class ImageFilterExtensions
{
public static void cartoonify(RasterImage image)
{
try (RasterImage outlines = detectOutlines(image, Color.getBlack()))
{
image.adjustBrightness(30);
image.filter(image.getBounds(), new MedianFilterOptions(7));
Graphics gr = new Graphics(image);
gr.drawImage(outlines, Point.getEmpty());
}
}
public static RasterImage detectOutlines(RasterImage image, Color outlineColor)
{
PngImage outlines = new PngImage(image);
IImageDataContext ctx = getDataContext(outlines);
applyConvolutionFilter(ctx, ConvolutionFilterOptions.getBlur());
applyConvolutionFilter(ctx, ConvolutionFilterOptions.getOutline());
ctx.applyData();
outlines.binarizeFixed((byte)30);
ImageMasking.applyMask(outlines, outlines, new MaskingOptions()
{{
setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());
}});
outlines.replaceColor(Color.fromArgb(255, 255, 255), (byte)0, outlineColor);
applyConvolutionFilter(outlines, ConvolutionFilterOptions.getBlur());
return outlines;
}
public static RasterImage applyOperationToRasterImage(RasterImage image, Consumer<RasterImage> operation)
{
if (image instanceof IMultipageImage)
{
IMultipageImage multipage = (IMultipageImage) image;
for (Image page : multipage.getPages())
{
operation.accept((RasterImage) page);
}
}
else
{
operation.accept(image);
}
return image;
}
public static RasterImage applyFilter(RasterImage image, FilterOptionsBase filterOptions)
{
return applyOperationToRasterImage(image, img ->
img.filter(img.getBounds(), filterOptions));
}
public static RasterImage applyConvolutionFilter(RasterImage image, ConvolutionFilterOptions filterOptions)
{
return applyOperationToRasterImage(image, img ->
{
ImagePixelsLoader pixelsLoader = new ImagePixelsLoader(img.getBounds());
img.loadPartialArgb32Pixels(img.getBounds(), pixelsLoader);
PixelBuffer outBuffer = new PixelBuffer(img.getBounds(), new int[img.getWidth() * img.getHeight()]);
ConvolutionFilter.doFiltering(pixelsLoader.getPixelsBuffer(), outBuffer, filterOptions);
img.saveArgb32Pixels(outBuffer.getRectangle(), outBuffer.getPixels());
});
}
public static IImageDataContext getDataContext(RasterImage image)
{
if (image instanceof IMultipageImage)
{
return new MultipageDataContext(
Arrays.stream(((IMultipageImage)image).getPages()).map(page -> {
ImageDataContext buf = new ImageDataContext((RasterImage) page);
buf.setBuffer(getImageBuffer((RasterImage)page));
return buf;
}).collect(Collectors.toList()));
}
ImageDataContext buf = new ImageDataContext(image);
buf.setBuffer(getImageBuffer(image));
return buf;
}
static IPixelBuffer getImageBuffer(RasterImage img)
{
ImagePixelsLoader pixelsLoader = new ImagePixelsLoader(img.getBounds());
img.loadPartialArgb32Pixels(img.getBounds(), pixelsLoader);
return pixelsLoader.getPixelsBuffer();
}
public static IImageDataContext applyToDataContext(IImageDataContext dataContext,
Function<IPixelBuffer, IPixelBuffer> processor)
{
if (dataContext instanceof MultipageDataContext)
{
for (ImageDataContext context : (MultipageDataContext) dataContext)
{
context.setBuffer(processor.apply(context.getBuffer()));
}
}
if (dataContext instanceof ImageDataContext)
{
ImageDataContext ctx = (ImageDataContext)dataContext;
ctx.setBuffer(processor.apply(ctx.getBuffer()));
}
return dataContext;
}
public static IImageDataContext applyConvolutionFilter(IImageDataContext dataContext,
ConvolutionFilterOptions filterOptions)
{
return applyToDataContext(dataContext, buffer ->
{
PixelBuffer outBuffer = new PixelBuffer(buffer.getRectangle(), new int[buffer.getRectangle().getWidth() * buffer.getRectangle().getHeight()]);
ConvolutionFilter.doFiltering(buffer, outBuffer, filterOptions);
return outBuffer;
});
}
}
class ImageDataContext implements IImageDataContext
{
private final RasterImage image;
private IPixelBuffer buffer;
public ImageDataContext(RasterImage image)
{
this.image = image;
}
public RasterImage getImage()
{
return image;
}
public IPixelBuffer getBuffer()
{
return buffer;
}
public void setBuffer(IPixelBuffer buffer)
{
this.buffer = buffer;
}
public void applyData()
{
this.buffer.saveToImage(this.image);
}
}
class MultipageDataContext extends LinkedList<ImageDataContext> implements IImageDataContext
{
public MultipageDataContext(Collection<ImageDataContext> enumerable)
{
addAll(enumerable);
}
public void applyData()
{
for (ImageDataContext context : this)
{
context.applyData();
}
}
}
class ImagePixelsLoader implements IPartialArgb32PixelLoader
{
private final CompositePixelBuffer pixelsBuffer;
public ImagePixelsLoader(Rectangle rectangle)
{
this.pixelsBuffer = new CompositePixelBuffer(rectangle);
}
public CompositePixelBuffer getPixelsBuffer()
{
return pixelsBuffer;
}
@Override
public void process(Rectangle pixelsRectangle, int[] pixels, Point start, Point end)
{
this.pixelsBuffer.addPixels(pixelsRectangle,pixels);
}
}
interface IPixelBuffer
{
Rectangle getRectangle();
int get(int x, int y);
void set(int x, int y, int value);
void saveToImage(RasterImage image);
}
class PixelBuffer implements IPixelBuffer
{
private final Rectangle rectangle;
private final int[] pixels;
public PixelBuffer(Rectangle rectangle,int[] pixels)
{
this.rectangle = rectangle;
this.pixels = pixels;
}
@Override
public com.aspose.imaging.Rectangle getRectangle()
{
return rectangle;
}
public int[] getPixels()
{
return pixels;
}
@Override
public int get(int x, int y)
{
return pixels[getIndex(x,y)];
}
@Override
public void set(int x, int y, int value)
{
pixels[getIndex(x,y)] = value;
}
public void saveToImage(RasterImage image)
{
image.saveArgb32Pixels(this.rectangle, this.pixels);
}
public boolean contains(int x,int y)
{
return this.rectangle.contains(x,y);
}
private int getIndex(int x,int y)
{
x -= this.rectangle.getLeft();
y -= this.rectangle.getTop();
return x + y * this.rectangle.getWidth();
}
}
class CompositePixelBuffer implements IPixelBuffer
{
private final List<PixelBuffer> _buffers = new ArrayList<>();
private final Rectangle rectangle;
public CompositePixelBuffer(Rectangle rectangle)
{
this.rectangle = rectangle;
}
@Override
public com.aspose.imaging.Rectangle getRectangle()
{
return rectangle;
}
@Override
public int get(int x, int y)
{
return getBuffer(x,y).get(x, y);
}
@Override
public void set(int x, int y, int value)
{
getBuffer(x, y).set(x, y, value);
}
@Override
public void saveToImage(RasterImage image)
{
for (PixelBuffer buffer : this._buffers)
{
buffer.saveToImage(image);
}
}
public void addPixels(Rectangle rectangle,int[] pixels)
{
if(rectangle.intersectsWith(rectangle))
{
this._buffers.add(new PixelBuffer(rectangle,pixels));
}
}
private PixelBuffer getBuffer(int x,int y)
{
return this._buffers.stream().filter(b -> b.contains(x,y)).findFirst().get();
}
}
class ConvolutionFilter
{
public static void doFiltering(
IPixelBuffer inputBuffer,
IPixelBuffer outputBuffer,
ConvolutionFilterOptions options)
{
double factor = options.getFactor();
int bias = options.getBias();
double[][] kernel = options.getKernel();
int filterWidth = kernel[0].length;
int filterCenter = (filterWidth - 1) / 2;
int x, y;
int filterX, filterY, filterPx, filterPy, filterYPos, pixel;
double r, g, b, kernelValue;
int top = inputBuffer.getRectangle().getTop();
int bottom = inputBuffer.getRectangle().getBottom();
int left = inputBuffer.getRectangle().getLeft();
int right = inputBuffer.getRectangle().getRight();
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.get(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.set(x, y, (inputBuffer.get(x, y) & 0xFF000000) | ((int)r << 16) | ((int)g << 8) | (int)b);
}
}
}
}
class ConvolutionFilterOptions
{
private double factor = 1.0;
public double getFactor()
{
return factor;
}
public void setFactor(double factor)
{
this.factor = factor;
}
private int bias = 0;
public int getBias()
{
return bias;
}
public void setBias(int bias)
{
this.bias = bias;
}
private double[][] kernel;
public double[][] getKernel()
{
return kernel;
}
public void setKernel(double[][] kernel)
{
this.kernel = kernel;
}
public ConvolutionFilterOptions()
{
}
public ConvolutionFilterOptions(double[][] kernel)
{
this.kernel = kernel;
}
public static ConvolutionFilterOptions getBlur()
{
ConvolutionFilterOptions filterOptions = new ConvolutionFilterOptions();
filterOptions.setKernel(new double[][] { { 1, 2, 1 }, { 2, 4, 2 }, { 1, 2, 1 } });
filterOptions.setFactor(0.25 * 0.25);
return filterOptions;
}
public static ConvolutionFilterOptions getSharpen()
{
return new ConvolutionFilterOptions(new double[][] { { 0, -1, 0 }, { -1, 5, -1 }, { 0, -1, 0 } });
}
public static ConvolutionFilterOptions getEmboss()
{
return new ConvolutionFilterOptions(new double[][] { { -2, -1, 0 }, { -1, 1, 1 }, { 0, 1, 2 } });
}
public static ConvolutionFilterOptions getOutline()
{
return new ConvolutionFilterOptions(new double[][] { { -1, -1, -1 }, { -1, 8, -1 }, { -1, -1, -1 } });
}
public static ConvolutionFilterOptions getBottomSobel()
{
return new ConvolutionFilterOptions(new double[][] { { -1, -2, -1 }, { 0, 0, 0 }, { 1, 2, 1 } });
}
public static ConvolutionFilterOptions getTopSobel()
{
return new ConvolutionFilterOptions(new double[][] { { 1, 2, 1 }, { 0, 0, 0 }, { -1, -2, -1 } });
}
public static ConvolutionFilterOptions getLeftSobel()
{
return new ConvolutionFilterOptions(new double[][] { { 1, 0, -1 }, { 2, 0, -2 }, { 1, 0, -1 } });
}
public static ConvolutionFilterOptions getRightSobel()
{
return new ConvolutionFilterOptions(new double[][] { { -1, 0, 1 }, { -2, 0, 2 }, { -1, 0, 1 } });
}
}
 
  • Aspose.Imaging for Java API . के बारे में

    Aspose.Imaging API अनुप्रयोगों के भीतर छवियों (फ़ोटो) को बनाने, संशोधित करने, आकर्षित करने या परिवर्तित करने के लिए एक छवि प्रसंस्करण समाधान है। यह प्रदान करता है: क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म छवि प्रसंस्करण, जिसमें विभिन्न छवि प्रारूपों (समान बहु-पृष्ठ या बहु-फ़्रेम छवि प्रसंस्करण सहित) के बीच रूपांतरण शामिल हैं, लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं है, ड्राइंग जैसे संशोधन, ग्राफिक प्राइमेटिव के साथ काम करना, परिवर्तन (आकार बदलना, फसल करना, फ्लिप करना और घुमाना) , बिनाराइज़ेशन, ग्रेस्केल, एडजस्ट), उन्नत छवि हेरफेर सुविधाएँ (फ़िल्टरिंग, डिथरिंग, मास्किंग, डेस्क्यूइंग), और मेमोरी ऑप्टिमाइज़ेशन रणनीतियाँ। यह एक स्टैंडअलोन लाइब्रेरी है और इमेज ऑपरेशंस के लिए किसी सॉफ्टवेयर पर निर्भर नहीं है। परियोजनाओं के भीतर देशी एपीआई के साथ आसानी से उच्च-प्रदर्शन छवि रूपांतरण सुविधाएँ जोड़ सकते हैं। ये 100% निजी ऑन-प्रिमाइसेस एपीआई हैं और छवियों को आपके सर्वर पर संसाधित किया जाता है।

    ऑनलाइन ऐप के माध्यम से JPEG को कार्टूनाइज़ करें

    हमारी लाइव डेमो वेबसाइट पर जाकर JPEG दस्तावेज़ों को कार्टूनाइज़ करें। लाइव डेमो के निम्नलिखित लाभ हैं

      कुछ भी डाउनलोड या सेटअप करने की आवश्यकता नहीं है
      कोई कोड लिखने की जरूरत नहीं
      बस अपनी JPEG फ़ाइलें अपलोड करें और कार्टून बनाना बटन दबाएं
      परिणामी फ़ाइल के लिए तुरंत डाउनलोड लिंक प्राप्त करें

    JPEG क्या है JPEG फाइल का प्रारूप

    JPEG एक प्रकार का छवि प्रारूप है जिसे हानिपूर्ण संपीड़न की विधि का उपयोग करके सहेजा जाता है। संपीड़न के परिणामस्वरूप आउटपुट छवि, भंडारण आकार और छवि गुणवत्ता के बीच एक व्यापार-बंद है। उपयोगकर्ता वांछित गुणवत्ता स्तर प्राप्त करने के लिए संपीड़न स्तर को समायोजित कर सकते हैं जबकि साथ ही भंडारण आकार को कम कर सकते हैं। यदि छवि पर 10:1 संपीड़न लागू किया जाता है, तो छवि गुणवत्ता नगण्य रूप से प्रभावित होती है। संपीड़न मूल्य जितना अधिक होगा, छवि गुणवत्ता में गिरावट उतनी ही अधिक होगी।

    अधिक पढ़ें

    अन्य समर्थित कार्टूनिफाई प्रारूप

    Java का उपयोग करके, कोई भी व्यक्ति आसानी से विभिन्न प्रारूपों को कार्टूनाइज़ कर सकता है, जिनमें शामिल हैं।

    APNG (एनिमेटेड पोर्टेबल नेटवर्क ग्राफिक्स)
    BMP (बिटमैप चित्र)
    ICO (विंडोज आइकन)
    JPG (फ़ोटोग्राफ़ी संबंधी विशेषज्ञों का संयुक्त समूह)
    DIB (डिवाइस स्वतंत्र बिटमैप)
    DICOM (डिजिटल इमेजिंग और संचार)
    DJVU (ग्राफिक्स प्रारूप)
    DNG (डिजिटल कैमरा छवि)
    EMF (उन्नत मेटाफ़ाइल प्रारूप)
    EMZ (विंडोज कम्प्रेस्ड एन्हांस्ड मेटाफाइल)
    GIF (ग्राफिकल इंटरचेंज प्रारूप)
    JP2 (जेपीईजी 2000)
    J2K (तरंगिका संपीड़ित छवि)
    PNG (पोर्टेबल नेटवर्क ग्राफ़िक्स)
    TIFF (टैग की गई छवि प्रारूप)
    TIF (टैग की गई छवि प्रारूप)
    WEBP (रेखापुंज वेब छवि)
    WMF (माइक्रोसॉफ्ट विंडोज मेटाफाइल)
    WMZ (संपीड़ित विंडोज मीडिया प्लेयर त्वचा)
    TGA (टार्गा ग्राफिक)
    SVG (स्केलेबल वेक्टर ग्राफिक्स)
    EPS (एनकैप्सुलेटेड पोस्टस्क्रिप्ट भाषा)
    CDR (वेक्टर ड्राइंग छवि)
    CMX (कोरल एक्सचेंज इमेज)
    OTG (OpenDocument मानक)
    ODG (अपाचे ओपनऑफिस ड्रा प्रारूप)