Gunakan Python untuk JP2 Gambar Dithering
Buat Aplikasi Python untuk Mengganggu Gambar dan Foto JP2 melalui API Server
Cara Mengalihkan JP2 Gambar dan Foto dengan Python
Meningkatkan parameter gambar dan foto untuk situs web berdampak signifikan pada lalu lintas web. Di antara optimalisasi ini, mengurangi palet warna gambar secara efektif meminimalkan ukuran file dan mempercepat pemuatan halaman. Namun, untuk mencegah tepian yang tiba-tiba atau gangguan pada gradien warna, disarankan untuk menggunakan metode dithering. Teknik ini membantu menyempurnakan transisi warna dan meningkatkan kualitas gambar secara keseluruhan. Ini menimbulkan sedikit “noise” yang secara positif mempengaruhi persepsi gambar. Untuk gambar gentar dalam format JP2, kami akan menerapkannya 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 Mengalihkan JP2 melalui Python
Anda memerlukan aspose-imaging-python-net untuk mencoba alur kerja berikut di lingkungan Anda sendiri.
- Muat file JP2 dengan metode Image.Load
- Gambar gentar;
- Simpan gambar terkompresi ke disk dalam format yang didukung oleh Aspose.Imaging
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.
Ganggu JP2 gambar - Python
from aspose.imaging import Image, RasterImage, DitheringMethod, IMultipageImage | |
from aspose.imaging.imageoptions import PngOptions | |
from aspose.pycore import as_of, is_assignable | |
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 delete_file(file): | |
if delete_output: | |
os.remove(file) | |
def floyd_steinberg_dithering(): | |
filter_images(lambda image: image.dither(DitheringMethod.FLOYD_STEINBERG_DITHERING, 4), "floydsteinbergdithering") | |
def threshold_dithering(): | |
filter_images(lambda image: image.dither(DitheringMethod.THRESHOLD_DITHERING, 4), "thresholddithering") | |
def filter_images(do_filter, filter_name): | |
obj_init = [] | |
obj_init.append("jpg") | |
obj_init.append("png") | |
obj_init.append("bmp") | |
obj_init.append("apng") | |
obj_init.append("dicom") | |
obj_init.append("jp2") | |
obj_init.append("j2k") | |
obj_init.append("tga") | |
obj_init.append("webp") | |
obj_init.append("tiff") | |
obj_init.append("gif") | |
obj_init.append("ico") | |
raster_formats = obj_init | |
obj_init2 = [] | |
obj_init2.append("svg") | |
obj_init2.append("otg") | |
obj_init2.append("odg") | |
obj_init2.append("eps") | |
obj_init2.append("wmf") | |
obj_init2.append("emf") | |
obj_init2.append("wmz") | |
obj_init2.append("emz") | |
obj_init2.append("cmx") | |
obj_init2.append("cdr") | |
vector_formats = obj_init2 | |
all_formats = raster_formats | |
all_formats.extend(vector_formats) | |
for format_ext in all_formats: | |
input_file = os.path.join(templates_folder, f"template.{format_ext}") | |
is_vector_format = format_ext in vector_formats | |
if is_vector_format: | |
input_file = rasterize_vector_image(format_ext, input_file) | |
output_file = os.path.join(templates_folder, f"{filter_name}_{format_ext}.png") | |
print(format_ext) | |
# explicit type casting from Image to RasterImage | |
with as_of(Image.load(input_file), RasterImage) as image: | |
do_filter(image) | |
multi_page = None | |
# if image implements an IMultipageImage interface | |
if is_assignable(image, IMultipageImage): | |
multi_page = as_of(image, IMultipageImage) | |
if multi_page is not None and multi_page.page_count > 1: | |
# for loop | |
for_first_step = True | |
page_index = 0 | |
for page in multi_page.pages: | |
file_name = os.path.join( | |
templates_folder, | |
f"{filter_name}_page{page_index}_{format_ext}.png") | |
page.save(file_name, PngOptions()) | |
delete_file(file_name) | |
page_index += 1 | |
else: | |
image.save(output_file, PngOptions()) | |
delete_file(output_file) | |
if is_vector_format: | |
delete_file(input_file) | |
def rasterize_vector_image(format_ext, input_file): | |
output_file = 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 | |
# run | |
floyd_steinberg_dithering() | |
threshold_dithering() |
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.Ganggu JP2 melalui Aplikasi Online
Cari tahu dokumen JP2 dengan mengunjungi situs web Live Demos kami. Demo langsung memiliki manfaat sebagai berikut
JP2 Apa JP2 Format Berkas
JPEG 2000 (JP2) adalah sistem pengkodean gambar dan standar kompresi gambar mutakhir. Dirancang, menggunakan teknologi wavelet JPEG 2000 dapat mengkodekan konten lossless dalam kualitas apa pun sekaligus. Selain itu, tanpa penalti substansial dalam efisiensi pengkodean, JPEG 2000 memiliki kemampuan untuk mengakses dan mendekode konten yang sama secara efektif ke dalam berbagai resolusi dan kualitas lainnya. Aliran kode dalam JPEG 2000 secara signifikan dapat diskalakan memiliki wilayah yang menarik yang menyediakan fasilitas untuk akses acak spasial. Memiliki hingga 16384 komponen yang beragam dengan dimensi dalam terapixels, dan presisi yang dapat setinggi 38 bit/sampel.
Baca selengkapnyaFormat Gentar Lainnya yang Didukung
Menggunakan Python, seseorang dapat dengan mudah Dither format yang berbeda termasuk.