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Aspose.Imaging  per Python
WMF

Utilizza Python per la rimozione dello sfondo delle immagini WMF

Crea app Python per rimuovere lo sfondo di immagini e foto WMF tramite API server

Come rimuovere lo sfondo di immagini e foto WMF con Python

Per rimuovere lo sfondo da un’immagine o da una foto è necessario identificare con precisione gli oggetti prominenti. Per le immagini WMF sono disponibili vari metodi per la definizione dell’oggetto. Negli scenari semplici, l’approccio automatizzato gestisce in modo efficiente le immagini con sfondi uniformi. Tuttavia, quando si tratta di foto che presentano più figure o oggetti che si fondono con lo sfondo, si consiglia di effettuare una designazione preliminare dell’oggetto. Ciò comporta il delineamento manuale delle aree rettangolari e la specificazione dei tipi di oggetti da evidenziare. Nei casi più complessi di allocazione automatizzata degli oggetti, l’API Cloud rappresenta un’alternativa. Questa applicazione basata su cloud identifica gli oggetti all’interno di una foto e utilizza i contorni risultanti per eliminare lo sfondo. Dopo la rimozione dello sfondo, il miglioramento dei bordi degli oggetti rimanenti può migliorare significativamente la qualità complessiva dell’immagine. Per rimuovere lo sfondo nei file WMF, il suggerimento è di utilizzare il file 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 rimuovere lo sfondo da WMFs tramite Python

Hai bisogno di aspose-imaging-python-net per provare il seguente flusso di lavoro nel tuo ambiente.

  • Carica file WMF con il metodo Image.Load
  • Rimuovi sfondo;
  • Salva l’immagine 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.
 

Rimuovi lo sfondo nelle immagini WMF - 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()
 
  • 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.

    Rimuovi lo sfondo in WMFs tramite l’app online

    Rimuovi lo sfondo nei documenti WMF visitando il nostro sito web demo live . La demo dal vivo ha i seguenti vantaggi

      Non è necessario scaricare o configurare nulla
      Non c'è bisogno di scrivere alcun codice
      Carica i tuoi file WMF e premi il pulsante "Rimuovi sfondo ora".
      Ottieni immediatamente il link per il download del file risultante

    WMF Cos'è WMF Formato del file

    I file con estensione WMF rappresentano il metafile di Microsoft Windows (WMF) per la memorizzazione di dati di immagini in formato bitmap e vettoriali. Per essere più precisi, WMF appartiene alla categoria del formato di file vettoriale dei formati di file grafici che è indipendente dal dispositivo. Windows Graphical Device Interface (GDI) utilizza le funzioni memorizzate in un file WMF per visualizzare un'immagine sullo schermo. Successivamente è stata pubblicata una versione più avanzata di WMF, nota come Enhanced Meta Files (EMF), che rende il formato più ricco di funzionalità. In pratica, WMF sono simili a SVG.

    Per saperne di più

    Altri formati supportati Rimuovi sfondo

    Usando Python, è possibile rimuovere facilmente lo sfondo da diversi formati tra cui.

    APNG (Grafica di rete portatile animata)
    BMP (Immagine bitmap)
    ICO (Icona di Windows)
    JPG (Gruppo congiunto di esperti fotografici)
    DIB (Bitmap indipendente dal dispositivo)
    DICOM (Immagini e comunicazioni digitali)
    DJVU (Formato grafico)
    DNG (Immagine della fotocamera digitale)
    EMF (Formato Metafile migliorato)
    EMZ (Metafile avanzato compresso di Windows)
    GIF (Formato di scambio grafico)
    JP2 (JPEG 2000)
    J2K (Immagine compressa Wavelet)
    PNG (Grafica di rete portatile)
    TIFF (Formato immagine contrassegnato)
    WEBP (Immagine web raster)
    WMZ (Skin compressa di Windows Media Player)
    TGA (Grafica Targa)
    SVG (Grafica vettoriale scalabile)
    EPS (Linguaggio PostScript incapsulato)
    CDR (Immagine di disegno vettoriale)
    CMX (Immagine di scambio di Corel)
    OTG (Standard OpenDocument)
    ODG (Formato Apache OpenOffice Draw)