Python के माध्यम से JP2 देखें
सर्वर-साइड API का उपयोग करके JP2 फ़ाइलें देखने के लिए अपने स्वयं के Python ऐप्स बनाएं।
Aspose.Imaging Python के लिए
Overview
Python का उपयोग करके JP2 इमेज कैसे देखें
हम अक्सर स्रोत सामग्री के रूप में कम सामान्य प्रारूपों में छवियां प्राप्त करते हैं। ऐसी छवियों को बाद में देखने के लिए विशेष कार्यक्रमों की आवश्यकता होती है। इस समस्या के बारे में न सोचने और अधिक रचनात्मक कार्यों के लिए समस्या को हल करने के लिए समय का उपयोग करने के लिए, Python ग्राफिक लाइब्रेरी के कार्यों का उपयोग करें। ऐसी छवियों को अधिक लोकप्रिय प्रारूपों की फ़ाइलों में परिवर्तित करके, आप उन्हें अपने प्लेटफ़ॉर्म के लिए मानक छवि देखने के कार्यक्रम में खोल सकते हैं। JP2 फ़ाइलों को देखने के लिए, हम इसका उपयोग करेंगे Aspose.Imaging for Python via .NET एपीआई जो कि पायथन प्लेटफॉर्म के लिए एक सुविधा संपन्न, शक्तिशाली और उपयोग में आसान छवि हेरफेर और रूपांतरण एपीआई है। आप इसे अपने सिस्टम कमांड से निम्नलिखित कमांड का उपयोग करके इंस्टॉल कर सकते हैं।
द सिस्टम कमांड लाइन
>> pip install aspose-imaging-python-net
Python के माध्यम से JP2s देखने के चरण
आपको aspose-imaging-python-net की जरूरत है ताकि आप अपने खुद के माहौल में नीचे दिए गए वर्कफ़्लो को आज़मा सकें।
- लोड JP2 छवि के साथ फ़ाइलें। लोड विधि
- चित्र देखें;
- Aspose द्वारा समर्थित डिस्क में संपीड़ित छवि को सहेजें। इमेजिंग प्रारूप
सिस्टम आवश्यकताएं
Aspose.Imaging for Python सभी प्रमुख ऑपरेटिंग सिस्टम पर समर्थित है। बस सुनिश्चित करें कि आपके पास निम्नलिखित पूर्वापेक्षाएँ हैं।
- माइक्रोसॉफ्ट विंडोज/लिनक्स .NET कोर रनटाइम के साथ।
- पायथन और PyPi पैकेज मैनेजर।
देखने के लिए मुफ़्त ऐप JP2
- एक JP2 छवि चुनें या खींचें और छोड़ें
- छवि स्वचालित रूप से अपलोड और दिखाई जाएगी
JP2 देखने के लिए हमारे लाइव डेमो देखें
JP2 इमेज देखें - Python
| import os | |
| from aspose.imaging import Image | |
| from aspose.imaging.imageoptions import * | |
| from aspose.imaging.fileformats.jpeg2000 import Jpeg2000Codec | |
| # You can get all image templates from https://github.com/aspose-imaging/Aspose.Imaging-for-Python-Net/blob/master/Examples/data/Templates.zip | |
| # After download archive please unpack it and replace templatesFolder variable path with your path to unpacked archive folder | |
| # get path of the input data | |
| templates_folder = os.environ["DATA_PATH"] if "DATA_PATH" in os.environ else "data" | |
| # get output path | |
| output_folder = os.environ["OUT_PATH"] if "OUT_PATH" in os.environ else "out" | |
| # Load the jp2 file in an instance of Image | |
| with Image.load(os.path.join(templates_folder, "template.jp2")) as image: | |
| # Create an instance of PngOptions | |
| export_options = PngOptions() | |
| # Save jp2 to png | |
| image.save(os.path.join(output_folder, "jp2-to-png-output.png"), export_options) | |
Aspose.Imaging for Python 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।JP2 क्या है JP2 फाइल का प्रारूप
JPEG 2000 (JP2) एक छवि कोडिंग प्रणाली और अत्याधुनिक छवि संपीड़न मानक है। वेवलेट तकनीक का उपयोग करके डिज़ाइन किया गया JPEG 2000 दोषरहित सामग्री को किसी भी गुणवत्ता में एक ही बार में कोडित कर सकता है। इसके अलावा, कोडिंग दक्षता में किसी भी पर्याप्त दंड के बिना, जेपीईजी 2000 में एक ही सामग्री को विभिन्न अन्य प्रस्तावों और गुणों में प्रभावशाली ढंग से एक्सेस और डीकोड करने की क्षमता है। JPEG 2000 में कोड स्ट्रीम काफी स्केलेबल है जिसमें रुचि के क्षेत्र हैं जो स्थानिक यादृच्छिक अभिगम की सुविधा प्रदान करते हैं। टेरापिक्सल में आयामों के साथ 16384 विविध घटकों तक, और सटीकता जो 38 बिट्स/नमूना के रूप में उच्च हो सकती है।
अधिक पढ़ेंअन्य समर्थित दृश्य प्रारूप
Python का उपयोग करके, कोई भी व्यक्ति आसानी से विभिन्न स्वरूपों को देख सकता है, जिनमें शामिल हैं।