Utilizza Python per applicare filtri per immagini EMF
Crea app Python per filtrare immagini e foto EMF tramite API server
Aspose.Imaging per Python
Overview
Come filtrare immagini e foto EMF con Python
Ogni foto ben catturata racchiude in sé un potenziale di miglioramento, un’opportunità di evolversi in qualcosa di completamente distinto ed emergere come una creazione unica nel suo genere. I filtri rappresentano uno strumento versatile per il miglioramento di immagini e foto, consentendo di migliorare selettivamente la nitidezza, introdurre sfocature o eliminare artefatti di colore per un risultato davvero distintivo. Sperimenta gli effetti immagine singolarmente o in combinazione per fondere perfettamente le sfumature di colore, eliminare i disturbi indesiderati e migliorare la nitidezza dei bordi degli oggetti nella foto. Per applicare questi filtri immagine ai file EMF, utilizzeremo Aspose.Imaging per Python tramite .NET API che è un’API di manipolazione e conversione delle immagini ricca di funzionalità, potente e facile da usare per la piattaforma Python. Puoi installarlo usando il seguente comando dal tuo comando di sistema.
La riga di comando del sistema
>> pip install aspose-imaging-python-net
Passaggi per filtrare EMF tramite Python
Hai bisogno di aspose-imaging-python-net per provare il seguente flusso di lavoro nel tuo ambiente.
- Carica file EMF con il metodo Image.Load
- Filtra immagini;
- Salva l’immagine compressa su disco nel formato supportato da Aspose.Imaging
Requisiti di sistema
Aspose.Imaging per Python è supportato su tutti i principali sistemi operativi. Assicurati solo di avere i seguenti prerequisiti.
- Microsoft Windows/Linux con .NET Core Runtime.
- Gestore di pacchetti Python e PyPi.
Filtra immagini EMF - Python
| from aspose.imaging import RasterImage, Image, IMultipageImage, Rectangle | |
| from aspose.imaging.imagefilters.filteroptions import * | |
| 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 small_rectangular_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), SmallRectangularFilterOptions()), "smallrectangular") | |
| def big_rectangular_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), BigRectangularFilterOptions()), "bigrectangular") | |
| def sharpen_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), SharpenFilterOptions()), "sharpen") | |
| def motion_wiener_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), MotionWienerFilterOptions(20, 2, 0)), "motionwiener") | |
| def bilateral_smoothing_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), BilateralSmoothingFilterOptions()), "bilateralsmoothing") | |
| def gauss_blur_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), GaussianBlurFilterOptions(5, 4)), "gaussblur") | |
| def gauss_wiener_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), GaussWienerFilterOptions(5, 5)), "gausswiener") | |
| def median_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), MedianFilterOptions(20)), "median") | |
| 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: | |
| 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: | |
| page_index = 0 | |
| for page in multi_page.pages: | |
| file_name = f"{filter_name}_page{page_index}_{format_ext}.png" | |
| do_filter(as_of(page, RasterImage)) | |
| page.save(templates_folder + file_name, PngOptions()) | |
| delete_file(templates_folder + file_name) | |
| page_index += 1 | |
| else: | |
| do_filter(image) | |
| 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, "rasterized.{format_ext}.png") | |
| with Image.load(input_file) as image: | |
| image.save(output_file, PngOptions()) | |
| return output_file | |
| # run | |
| median_filter() | |
Informazioni su Aspose.Imaging per l'API Python
Aspose.Imaging API è una soluzione di elaborazione delle immagini per creare, modificare, disegnare o convertire immagini (foto) all’interno delle applicazioni. Offre: elaborazione delle immagini multipiattaforma, incluse, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, conversioni tra vari formati di immagine (inclusa elaborazione uniforme di immagini multipagina o multiframe), modifiche come disegnare, lavorare con primitive grafiche, trasformazioni (ridimensiona, ritaglia, capovolgi e ruota , binarizzazione, scala di grigi, regolazione), funzionalità avanzate di manipolazione delle immagini (filtro, dithering, mascheratura, raddrizzatura) e strategie di ottimizzazione della memoria. È una libreria autonoma e non dipende da alcun software per le operazioni sulle immagini. È possibile aggiungere facilmente funzionalità di conversione delle immagini ad alte prestazioni con API native all’interno dei progetti. Si tratta di API locali private al 100% e le immagini vengono elaborate sui tuoi server.Filtra EMF tramite l’app online
Filtra i documenti EMF visitando il nostro sito web di demo live . La demo dal vivo ha i seguenti vantaggi
EMF Cos'è EMF Formato del file
Il formato metafile avanzato (EMF) memorizza le immagini grafiche indipendentemente dal dispositivo. I metafile di EMF comprendono record di lunghezza variabile in ordine cronologico che possono eseguire il rendering dell'immagine archiviata dopo l'analisi su qualsiasi dispositivo di output. Questi record a lunghezza variabile possono essere definizioni di oggetti racchiusi, comandi per il disegno e proprietà grafiche fondamentali per il rendering accurato dell'immagine. Quando un dispositivo apre un metafile EMF utilizzando il proprio ambiente grafico, le proporzioni, le dimensioni, i colori e altre proprietà grafiche dell'immagine originale rimangono le stesse indipendentemente dalla piattaforma del dispositivo di apertura.
Per saperne di piùAltri formati di filtro supportati
Usando Python, si possono facilmente Filtrare diversi formati tra cui.