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Aspose.Imaging .NETの場合
DICOM

C#を介してDICOMを漫画化する

サーバーサイドAPIを使用してDICOMファイルをCartoonifyする独自の.NETアプリを作成します。

 

Aspose.Imaging .NETの場合 Aspose.Imaging .NETの場合

Overview

C#を使用してDICOMファイルを漫画化する方法

漫画の効果には固有の魅力があり、しばしば懐かしい子供時代の記憶を呼び起こします。ほぼすべてのグラフィック デザイン記事には、漫画の画像が重要な要素として組み込まれています。ポートレートの漫画化、照明の微調整、白黒への変換、色の実験、さまざまな編集テクニックの混合、洗練された画像効果の作成はすべて、AdjustBrightness、BinarizeFixed、Filter、ReplaceColor、ApplyMask などの画像フィルタを通じて実現できます。これらのフィルターは、読み込まれた元の写真に適用できます。 Web ページの主題に関係なく、漫画スタイルの画像はイラストの目的に適していることがわかります。科学記事の活気が増すと同時に、多様なコンテンツがユーザーの興味を引き付けるようになり、Web サイトのトラフィックが増加します。 DICOM ファイルを漫画化するには、次を使用します Aspose.Imaging for .NET 機能が豊富で強力で使いやすいC＃プラットフォーム用の画像操作および変換APIであるAPI。開ける NuGet パッケージマネージャー、検索 ** Aspose.Imaging ** とインストールします。パッケージマネージャーコンソールから次のコマンドを使用することもできます。

パッケージマネージャーコンソールコマンド


PM> Install-Package Aspose.Imaging

C#を介してDICOMを漫画化する手順

あなたは aspose.imaging.dll 自分の環境で次のワークフローを試してください。

+Image.Loadメソッドを使用してDICOMファイルをロードします +画像を漫画化する; +Aspose.Imaging形式でサポートされているディスクに圧縮画像を保存します

システム要求

Aspose.Imaging for .NETは、すべての主要なオペレーティングシステムでサポートされています。次の前提条件があることを確認してください。

-Microsoft Windows、または.NET Framework、.NET Core、Windowsアプリケーション、ASP.NETWebアプリケーションと互換性のあるOS。 -Microsoft VisualStudioのような開発環境。 -プロジェクトで参照されているAspose.Imagingfor.NET。

 

DICOM画像をCartoonify-.NET

using Aspose.Imaging;
using Aspose.Imaging.FileFormats.Png;
using Aspose.Imaging.ImageFilters.FilterOptions;
using Aspose.Imaging.ImageOptions;
using Aspose.Imaging.Masking;
using Aspose.Imaging.Masking.Options;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
string templatesFolder = @"c:\Users\USER\Downloads";
Cartoonify();
void Cartoonify()
{
FilterImages(image =>
{
using (var processedImage = new PngImage(image))
{
image.Resize(image.Width * 2, image.Height, ResizeType.LeftTopToLeftTop);
processedImage.Cartoonify();
var gr = new Graphics(image);
gr.DrawImage(processedImage, processedImage.Width, 0);
gr.DrawLine(new Pen(Color.DarkRed, 3), processedImage.Width, 0, processedImage.Width, image.Height);
}
}, "cartoonify");
}
string RasterizeVectorImage(string formatExt, string inputFile)
{
string outputFile = Path.Combine(templatesFolder, $"rasterized.{formatExt}.png");
using (var image = Image.Load(inputFile))
{
image.Save(outputFile, new PngOptions());
}
return outputFile;
}
void FilterImages(Action<RasterImage> doFilter, string filterName)
{
List<string> rasterFormats = new List<string>() { "jpg", "png", "bmp", "apng", "dicom",
"jp2", "j2k", "tga", "webp", "tif", "gif", "ico" };
List<string> vectorFormats = new List<string>() { "svg", "otg", "odg", "eps", "wmf", "emf", "wmz", "emz", "cmx", "cdr" };
List<string> allFormats = new List<string>(rasterFormats);
allFormats.AddRange(vectorFormats);
allFormats.ForEach(
formatExt =>
{
var inputFile = Path.Combine(templatesFolder, $"template.{formatExt}");
bool isVectorFormat = vectorFormats.IndexOf(formatExt) > -1;
//Need to rasterize vector formats before background remove
if (isVectorFormat)
{
inputFile = RasterizeVectorImage(formatExt, inputFile);
}
var outputFile = Path.Combine(templatesFolder, $"{filterName}_{formatExt}.png");
Console.WriteLine($"Processing {formatExt}");
using (var image = (RasterImage)Image.Load(inputFile))
{
doFilter(image);
//If image is multipage save each page to png to demonstrate results
if (image is IMultipageImage multiPage && multiPage.PageCount > 1)
{
for (var pageIndex = 0; pageIndex < multiPage.PageCount; pageIndex++)
{
string fileName = $"{filterName}_page{pageIndex}_{formatExt}.png";
multiPage.Pages[pageIndex].Save(templatesFolder + fileName, new PngOptions());
File.Delete(templatesFolder + fileName);
}
}
else
{
image.Save(outputFile, new PngOptions());
File.Delete(outputFile);
}
}
//Remove rasterized vector image
if (isVectorFormat)
{
File.Delete(inputFile);
}
}
);
}
static class ImageFilterExtensions
{
public static void Cartoonify(this RasterImage image)
{
using var outlines = image.DetectOutlines(Color.Black);
image.AdjustBrightness(30);
image.Filter(image.Bounds, new MedianFilterOptions(7));
var gr = new Graphics(image);
gr.DrawImage(outlines, Point.Empty);
}
public static RasterImage DetectOutlines(this RasterImage image, Color outlineColor)
{
var outlines = new PngImage(image);
outlines
.GetDataContext()
.ApplyConvolutionFilter(ConvolutionFilterOptions.Blur)
.ApplyConvolutionFilter(ConvolutionFilterOptions.Outline)
.ApplyData();
outlines.BinarizeFixed(30);
ImageMasking.ApplyMask(outlines, outlines, new MaskingOptions() { BackgroundReplacementColor = Color.Transparent });
outlines.ReplaceColor(Color.FromArgb(255, 255, 255), 0, outlineColor);
outlines.ApplyConvolutionFilter(ConvolutionFilterOptions.Blur);
return outlines;
}
public static RasterImage ApplyOperationToRasterImage(this RasterImage image, Action<RasterImage> operation)
{
if (image is IMultipageImage multipage)
{
foreach (var page in multipage.Pages)
{
operation.Invoke((RasterImage)page);
}
}
else
{
operation.Invoke(image);
}
return image;
}
public static RasterImage ApplyFilter(this RasterImage image, FilterOptionsBase filterOptions)
{
return image.ApplyOperationToRasterImage(img =>
{
img.Filter(img.Bounds, filterOptions);
});
}
public static RasterImage ApplyConvolutionFilter(this RasterImage image, ConvolutionFilterOptions filterOptions)
{
return image.ApplyOperationToRasterImage(img =>
{
var pixelsLoader = new ImagePixelsLoader(img.Bounds);
img.LoadPartialArgb32Pixels(img.Bounds, pixelsLoader);
var outBuffer = new PixelBuffer(img.Bounds, new int[img.Width * img.Height]);
ConvolutionFilter.DoFiltering(pixelsLoader.PixelsBuffer, outBuffer, filterOptions);
img.SaveArgb32Pixels(outBuffer.Rectangle, outBuffer.Pixels);
});
}
public static IImageDataContext GetDataContext(this RasterImage image)
{
IPixelBuffer GetImageBuffer(RasterImage img)
{
var pixelsLoader = new ImagePixelsLoader(img.Bounds);
img.LoadPartialArgb32Pixels(img.Bounds, pixelsLoader);
return pixelsLoader.PixelsBuffer;
}
if (image is IMultipageImage multipage)
{
return new MultipageDataContext(
multipage.Pages.Select(page => new ImageDataContext((RasterImage)page)
{
Buffer = GetImageBuffer((RasterImage)page)
}));
}
return new ImageDataContext(image)
{
Buffer = GetImageBuffer(image)
};
}
public static IImageDataContext ApplyToDataContext(this IImageDataContext dataContext,
Func<IPixelBuffer, IPixelBuffer> processor)
{
if (dataContext is MultipageDataContext multipage)
{
foreach (var context in multipage)
{
context.Buffer = processor.Invoke(context.Buffer);
}
}
if (dataContext is ImageDataContext imageDataContext)
{
imageDataContext.Buffer = processor.Invoke(imageDataContext.Buffer);
}
return dataContext;
}
public static IImageDataContext ApplyConvolutionFilter(this IImageDataContext dataContext,
ConvolutionFilterOptions filterOptions)
{
return dataContext.ApplyToDataContext(buffer =>
{
var outBuffer = new PixelBuffer(buffer.Rectangle, new int[buffer.Rectangle.Width * buffer.Rectangle.Height]);
ConvolutionFilter.DoFiltering(buffer, outBuffer, filterOptions);
return outBuffer;
});
}
}
class ConvolutionFilter
{
public static void DoFiltering(
IPixelBuffer inputBuffer,
IPixelBuffer outputBuffer,
ConvolutionFilterOptions options)
{
var factor = options.Factor;
var bias = options.Bias;
var kernel = options.Kernel;
var filterWidth = kernel.GetLength(1);
var filterCenter = (filterWidth - 1) / 2;
int x, y;
int filterX, filterY, filterPx, filterPy, filterYPos, pixel;
double r, g, b, kernelValue;
int top = inputBuffer.Rectangle.Top;
int bottom = inputBuffer.Rectangle.Bottom;
int left = inputBuffer.Rectangle.Left;
int right = inputBuffer.Rectangle.Right;
for (y = top; y < bottom; y++)
{
for (x = left; x < right; x++)
{
r = 0;
g = 0;
b = 0;
for (filterY = -filterCenter; filterY <= filterCenter; filterY++)
{
filterYPos = filterY + filterCenter;
filterPy = filterY + y;
if (filterPy >= top && filterPy < bottom)
{
for (filterX = -filterCenter; filterX <= filterCenter; filterX++)
{
filterPx = filterX + x;
if (filterPx >= left && filterPx < right)
{
kernelValue = kernel[filterYPos, filterX + filterCenter];
pixel = inputBuffer[filterPx, filterPy];
r += ((pixel >> 16) & 0xFF) * kernelValue;
g += ((pixel >> 8) & 0xFF) * kernelValue;
b += (pixel & 0xFF) * kernelValue;
}
}
}
}
r = (factor * r) + bias;
g = (factor * g) + bias;
b = (factor * b) + bias;
r = r > 255 ? 255 : (r < 0 ? 0 : r);
g = g > 255 ? 255 : (g < 0 ? 0 : g);
b = b > 255 ? 255 : (b < 0 ? 0 : b);
outputBuffer[x, y] = ((inputBuffer[x, y] >> 24) << 24) | ((byte)r << 16) | ((byte)g << 8) | (byte)b;
}
}
}
}
class ConvolutionFilterOptions
{
public double Factor { get; set; } = 1.0;
public int Bias { get; set; } = 0;
public double[,] Kernel { get; set; }
public static ConvolutionFilterOptions Blur
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { 1, 2, 1 }, { 2, 4, 2 }, { 1, 2, 1 } },
Factor = 0.25 * 0.25
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions Sharpen
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { 0, -1, 0 }, { -1, 5, -1 }, { 0, -1, 0 } }
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions Emboss
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { -2, -1, 0 }, { -1, 1, 1 }, { 0, 1, 2 } }
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions Outline
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { -1, -1, -1 }, { -1, 8, -1 }, { -1, -1, -1 } }
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions BottomSobel
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { -1, -2, -1 }, { 0, 0, 0 }, { 1, 2, 1 } }
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions TopSobel
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { 1, 2, 1 }, { 0, 0, 0 }, { -1, -2, -1 } }
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions LeftSobel
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { 1, 0, -1 }, { 2, 0, -2 }, { 1, 0, -1 } }
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions RightSobel
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { -1, 0, 1 }, { -2, 0, 2 }, { -1, 0, 1 } }
};
}
}
}
interface IImageDataContext
{
void ApplyData();
}
class ImageDataContext : IImageDataContext
{
public ImageDataContext(RasterImage image)
{
this.Image = image;
}
public RasterImage Image { get; }
public IPixelBuffer Buffer { get; set; }
public void ApplyData()
{
this.Buffer.SaveToImage(this.Image);
}
}
class MultipageDataContext : List<ImageDataContext>, IImageDataContext
{
public MultipageDataContext(IEnumerable<ImageDataContext> enumerable) : base(enumerable)
{
}
public void ApplyData()
{
foreach (var context in this)
{
context.ApplyData();
}
}
}
class ImagePixelsLoader : IPartialArgb32PixelLoader
{
public ImagePixelsLoader(Aspose.Imaging.Rectangle rectangle)
{
this.PixelsBuffer = new CompositePixelBuffer(rectangle);
}
public CompositePixelBuffer PixelsBuffer { get; }
public void Process(Aspose.Imaging.Rectangle pixelsRectangle, int[] pixels, Point start, Point end)
{
this.PixelsBuffer.AddPixels(pixelsRectangle, pixels);
}
}
interface IPixelBuffer
{
Aspose.Imaging.Rectangle Rectangle { get; }
int this[int x, int y]
{
get;
set;
}
void SaveToImage(RasterImage image);
}
class PixelBuffer : IPixelBuffer
{
public PixelBuffer(Aspose.Imaging.Rectangle rectangle, int[] pixels)
{
this.Rectangle = rectangle;
this.Pixels = pixels;
}
public Aspose.Imaging.Rectangle Rectangle { get; }
public int[] Pixels { get; }
public int this[int x, int y]
{
get => this.Pixels[this.GetIndex(x, y)];
set => this.Pixels[this.GetIndex(x, y)] = value;
}
public void SaveToImage(RasterImage image)
{
image.SaveArgb32Pixels(this.Rectangle, this.Pixels);
}
public bool Contains(int x, int y)
{
return this.Rectangle.Contains(x, y);
}
private int GetIndex(int x, int y)
{
x -= this.Rectangle.Left;
y -= this.Rectangle.Top;
return x + y * this.Rectangle.Width;
}
}
class CompositePixelBuffer : IPixelBuffer
{
private readonly List<PixelBuffer> _buffers = new List<PixelBuffer>();
public CompositePixelBuffer(Aspose.Imaging.Rectangle rectangle)
{
this.Rectangle = rectangle;
}
public Aspose.Imaging.Rectangle Rectangle { get; }
public int this[int x, int y]
{
get => this.GetBuffer(x, y)[x, y];
set => this.GetBuffer(x, y)[x, y] = value;
}
public void SaveToImage(RasterImage image)
{
foreach (var pixelBuffer in this._buffers)
{
pixelBuffer.SaveToImage(image);
}
}
public IEnumerable<PixelBuffer> Buffers => this._buffers;
public void AddPixels(Aspose.Imaging.Rectangle rectangle, int[] pixels)
{
if (this.Rectangle.IntersectsWith(rectangle))
{
this._buffers.Add(new PixelBuffer(rectangle, pixels));
}
}
private PixelBuffer GetBuffer(int x, int y)
{
return this._buffers.First(b => b.Contains(x, y));
}
}
view raw cartoonify-images.cs hosted with ❤ by GitHub
 

    • Aspose.Imaging for .NET APIについて

    Aspose.Imaging APIは、アプリケーション内で画像（写真）を作成、変更、描画、または変換するための画像処理ソリューションです。クロスプラットフォームの画像処理（さまざまな画像形式間の変換（均一なマルチページまたはマルチフレームの画像処理を含む）、描画などの変更、グラフィックプリミティブの操作、変換（サイズ変更、トリミング、反転、回転）を含むがこれらに限定されない） 、2値化、グレースケール、調整）、高度な画像操作機能（フィルタリング、ディザリング、マスキング、デスキュー）、およびメモリ最適化戦略。これはスタンドアロンライブラリであり、画像操作をソフトウェアに依存しません。プロジェクト内のネイティブAPIを使用して、高性能の画像変換機能を簡単に追加できます。これらは100％プライベートのオンプレミスAPIであり、画像はサーバーで処理されます。

    オンラインアプリを介してDICOMをCartoonify

    [Live Demos Webサイト]（https://products.aspose.app/imaging/image-Cartoonify）にアクセスして、DICOMドキュメントをCartoonifyします。 ライブデモには次の利点があります

      何かをダウンロードしたりセットアップしたりする必要はありません
      コードを書く必要はありません
      DICOMファイルをアップロードして、[今すぐ漫画化]ボタンをクリックするだけです
      結果のファイルのダウンロードリンクを即座に取得します

    DICOM とは DICOM ファイル形式

    DICOMは、Medical Imaging and Communications in Medicineの頭字語であり、医療情報学の分野に関係しています。 DICOMは、ファイル形式の定義とネットワーク通信プロトコルを組み合わせたものです。 DICOMは.DCM拡張子を使用します。 .DCMは、フォーマット1.xとフォーマット2.xの2つの異なるフォーマットで存在します。 DCMフォーマット1.xは、通常と拡張の2つのバージョンでさらに利用できます。 DICOMは、さまざまなベンダーのプリンター、サーバー、スキャナーなどの医用画像装置の統合に使用され、一意性のために各患者の識別データも含まれています。 DICOMファイルは、DICOM形式の画像データを受信できる場合、2者間で共有できます。 DICOMの通信部分はアプリケーション層プロトコルであり、TCP / IPを使用してエンティティ間で通信します。 HTTPおよびHTTPSプロトコルは、DICOMのWebサービスに使用されます。 Webサービスでサポートされているバージョンは、1.0、1.1、2以降です。

    続きを読む

    その他のサポートされているCartoonifyフォーマット

    C#を使用すると、次のようなさまざまな形式を簡単に漫画化できます。

    APNG (アニメーション化されたポータブルネットワークグラフィックス)
    BMP (ビットマップ画像)
    ICO (Windows アイコン)
    JPG (共同写真専門家グループ)
    JPEG (共同写真専門家グループ)
    DIB (デバイスに依存しないビットマップ)
    DJVU (グラフィックフォーマット)
    DNG (デジタルカメラ画像)
    EMF (強化されたメタファイル形式)
    EMZ (Windows圧縮拡張メタファイル)
    GIF (グラフィカルな交換形式)
    JP2 (JPEG 2000)
    J2K (ウェーブレット圧縮画像)
    PNG (ポータブルネットワークグラフィックス)
    TIFF (タグ付き画像形式)
    TIF (タグ付き画像形式)
    WEBP (ラスターWebイメージ)
    WMF (MicrosoftWindowsメタファイル)
    WMZ (圧縮されたWindowsMediaPlayerスキン)
    TGA (タルガグラフィック)
    SVG (スケーラブルベクターグラフィックス)
    EPS (カプセル化されたPostScript言語)
    CDR (ベクトル描画画像)
    CMX (CorelExchangeイメージ)
    OTG (OpenDocument標準)
    ODG (ApacheOpenOfficeDrawフォーマット)
    AVIF