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Aspose.Imaging  Pythonの場合
WMF

WMF 画像には Python を使用してください

サーバー API 経由で WMF の画像と写真を漫画化するための Python アプリを作成します

Python を使用して WMF の画像と写真を漫画化する方法

漫画の画像には郷愁を呼び起こす能力があるため、私たちは自動的に反応します。グラフィック デザインの領域では、漫画スタイルの画像は、マーケティング記事でよく見られる重要な要素として機能します。この Cartoonify エフェクトには、写真のポートレートを手描きの表現に変換し、明るさを調整し、白黒に変換し、カラー パレットを操作し、さまざまな編集テクニックを組み合わせて複雑な視覚効果を作成することが含まれます。 「AdjustBrightness」、「BinarizeFixed」、「Filter」、「ReplaceColor」、「ApplyMask」などの一連の画像フィルターを使用すると、ユーザーはこれらの変換を実行できます。これらのフィルターは、オリジナル形式の画像やダウンロードした写真に利用できます。漫画スタイルの画像は、さまざまな Web ページにわたるイラストの目的に適しており、科学記事に活力を注入し、コンテンツをユーザーにとってより魅力的なものにし、結果としてサイトへのトラフィックの増加につながります。 WMF 画像を使用して漫画効果を生成するには、以下を使用します。 .NET 経由の Python 用 Aspose.Imaging API は、Python プラットフォーム用の機能が豊富で強力で使いやすい画像操作および変換 API です。システムコマンドから次のコマンドを使用してインストールできます。

システム コマンド ライン

>> pip install aspose-imaging-python-net

Pythonを介してWMFを漫画化する手順

独自の環境で次のワークフローを試すには、 aspose-imaging-python-net が必要です。

+Image.Loadメソッドを使用してWMF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 Python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。

  • .NET Core ランタイムを搭載した Microsoft Windows / Linux。
  • Python および PyPi パッケージ マネージャー。
 

WMF画像をCartoonify-Python

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));
}
}
 
  • Aspose.Imaging for Python 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WMFをCartoonify

    [Live Demos Webサイト](https://products.aspose.app/imaging/image-Cartoonify)にアクセスして、WMF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
      WMF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

    WMF とは WMF ファイル形式

    WMF拡張子の付いたファイルは、ベクターおよびビットマップ形式の画像データを格納するためのMicrosoft Windowsメタファイル(WMF)を表します。より正確に言うと、WMFは、デバイスに依存しないグラフィックファイル形式のベクターファイル形式カテゴリに属しています。 Windowsグラフィックデバイスインターフェイス(GDI)は、WMFファイルに格納されている関数を使用して、画面に画像を表示します。拡張メタファイル(EMF)として知られるWMFのより拡張されたバージョンは、フォーマットをより豊富な機能にするために後で公開されました。実際には、WMFはSVGに似ています。

    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

    Python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)
    DICOM (デジタルイメージング&コミュニケーション)
    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)
    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)