PPTX DOCX XLSX PDF ODP
Aspose.Imaging untuk Python
EMF

Gunakan Python untuk Perubahan Latar Belakang Gambar EMF

Buat Aplikasi Python untuk Mengubah Latar Belakang Gambar dan Foto EMF melalui API Server

 

Aspose.Imaging untuk Python Aspose.Imaging untuk Python

Overview

Cara Mengubah Latar Belakang Gambar dan Foto EMF dengan Python

Seringkali, saat mengedit gambar dalam EMF, muncul kebutuhan untuk mengubah latar belakangnya. Langkah awal melibatkan pemilihan objek latar depan dalam foto dan membedakannya dari gambar lainnya untuk mengisolasi area yang dikaitkan dengan latar belakang. Ketika latar belakang membentuk area yang seragam, kontur objek dapat dibuat secara otomatis. Namun, jika foto memperlihatkan latar belakang yang tidak beraturan atau timbul kesulitan dalam membedakan objek yang diinginkan dari latar belakang, sebaiknya gunakan metode penandaan gambar awal. Hal ini memerlukan pemilihan area persegi panjang di dalam foto di mana objek yang diantisipasi akan diposisikan dan menentukan tipenya. Tindakan tersebut dapat dijalankan secara manual atau difasilitasi melalui Cloud API untuk deteksi objek otomatis. Setelah memilih objek dan menghapus latar belakang asli, Anda memiliki opsi untuk memperkenalkan latar belakang baru atau menjadikannya transparan. Untuk mengubah latar belakang gambar dalam format EMF, kami akan menggunakan Aspose.Imaging for Python via .NET API yang merupakan API konversi dan manipulasi gambar yang kaya fitur, kuat, dan mudah digunakan untuk platform Python. Anda dapat menginstalnya menggunakan perintah berikut dari perintah sistem Anda.

Baris perintah sistem

>> pip install aspose-imaging-python-net

Langkah-langkah untuk Mengubah latar belakang dalam EMF melalui Python

Anda memerlukan aspose-imaging-python-net untuk mencoba alur kerja berikut di lingkungan Anda sendiri.

  • Muat file EMF dengan metode Image.Load
  • Ubah latar belakang;
  • Simpan gambar ke disk dalam format Aspose.Imaging yang didukung

Persyaratan sistem

Aspose.Imaging untuk Python didukung di semua sistem operasi utama. Pastikan saja Anda memiliki prasyarat berikut.

  • Microsoft Windows / Linux dengan .NET Core Runtime.
  • Manajer paket Python dan PyPi.
 

Mengubah latar belakang dalam gambar EMF - 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()
view raw remove-change-background-generic-examples.py hosted with ❤ by GitHub
 

    • Tentang Aspose.Imaging untuk Python API

    Aspose.Imaging API adalah solusi pemrosesan gambar untuk membuat, memodifikasi, menggambar, atau mengonversi gambar (foto) dalam aplikasi. Menawarkan: pemrosesan gambar lintas platform, termasuk tetapi tidak terbatas pada konversi antara berbagai format gambar (termasuk pemrosesan gambar multi-halaman atau multi-bingkai yang seragam), modifikasi seperti menggambar, bekerja dengan grafik primitif, transformasi (mengubah ukuran, memotong, membalik & memutar , binarisasi, skala abu-abu, sesuaikan), fitur manipulasi gambar lanjutan (pemfilteran, dithering, masking, deskewing), dan strategi pengoptimalan memori. Ini adalah perpustakaan mandiri dan tidak bergantung pada perangkat lunak apa pun untuk operasi gambar. Seseorang dapat dengan mudah menambahkan fitur konversi gambar berkinerja tinggi dengan API asli dalam proyek. Ini adalah 100% API lokal pribadi dan gambar diproses di server Anda.

    Ubah latar belakang dalam EMF melalui Aplikasi Online

    Ubah latar belakang dalam dokumen EMF dengan mengunjungi situs web Live Demos kami. Demo langsung memiliki manfaat sebagai berikut

      Tidak perlu mengunduh atau mengatur apa pun
      Tidak perlu menulis kode apa pun
      Cukup unggah file EMF Anda dan tekan tombol "Ubah latar belakang sekarang"
      Langsung dapatkan tautan unduhan untuk file yang dihasilkan

    EMF Apa EMF Format Berkas

    Enhanced metafile format (EMF) menyimpan gambar grafis secara mandiri. Metafile EMF terdiri dari catatan panjang variabel dalam urutan kronologis yang dapat membuat gambar yang disimpan setelah diurai pada perangkat output apa pun. Catatan panjang variabel ini dapat berupa definisi objek tertutup, perintah untuk menggambar, dan properti grafik yang penting untuk membuat gambar secara akurat. Saat perangkat membuka metafile EMF menggunakan lingkungan grafisnya sendiri, proporsi, dimensi, warna, dan properti grafis lainnya dari gambar asli tetap sama terlepas dari platform perangkat pembuka.

    Baca selengkapnya

    Format Latar Belakang Ubah yang Didukung Lainnya

    Menggunakan Python, seseorang dapat dengan mudah mengubah latar belakang dalam berbagai format termasuk.

    APNG (Grafik Jaringan Portabel Animasi)
    BMP (Gambar Bitmap)
    ICO (ikon Windows)
    JPG (Kelompok Ahli Fotografi Bersama)
    DIB (Bitmap Independen Perangkat)
    DICOM (Pencitraan & Komunikasi Digital)
    DJVU (Format Grafis)
    DNG (Gambar Kamera Digital)
    EMZ (Metafile Terkompresi Windows yang Ditingkatkan)
    GIF (Format Pertukaran Grafis)
    JP2 (JPEG 2000)
    J2K (Gambar Terkompresi Wavelet)
    PNG (Grafik Jaringan Portabel)
    TIFF (Format Gambar yang Ditandai)
    WEBP (Gambar Web Raster)
    WMF (Metafile Microsoft Windows)
    WMZ (Kulit Windows Media Player Terkompresi)
    TGA (Grafis Targa)
    SVG (Grafik Vektor Skalabel)
    EPS (Bahasa PostScript Terenkapsulasi)
    CDR (Gambar Gambar Vektor)
    CMX (Corel Exchange Gambar)
    OTG (Standar Dokumen Terbuka)
    ODG (Format Undian Apache OpenOffice)
    AVIF