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Aspose.Imaging Pythonの場合
EMF

EMF 画像の背景の変更には Python を使用します

サーバー API 経由で EMF の画像と写真の背景を変更する Python アプリを作成する

 

Aspose.Imaging Pythonの場合 Aspose.Imaging Pythonの場合

Overview

Python を使用して EMF の画像と写真の背景を変更する方法

EMF で画像を編集しているときに、背景を変更する必要が生じることがよくあります。最初のステップでは、写真内の前景オブジェクトを選択し、それらを画像の残りの部分から区別して、背景に起因する領域を分離します。背景が均一な領域を構成している場合、オブジェクトの輪郭を自動的に確立できます。ただし、写真に不規則な背景がある場合、または背景から目的のオブジェクトを区別する際に複雑な問題が発生する場合は、予備画像マーキング方法を使用することをお勧めします。これには、予想されるオブジェクトが配置されている写真内の長方形領域を選択し、そのタイプを指定することが必要になります。このようなアクションは手動で実行することも、自動オブジェクト検出用のクラウド API を通じて容易にすることもできます。オブジェクトを選択して元の背景を削除した後、新しい背景を導入するか透明にレンダリングするかを選択できます。 EMF 形式の画像の背景を変更するには、次を利用します。 .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EMFの背景を変更する手順

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EMFファイルをロードします +背景を変更します。 +Aspose.Imaging形式でサポートされているディスクに画像を保存します

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。
 

EMF画像の背景を変更する-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()
view raw remove-change-background-generic-examples.py hosted with ❤ by GitHub
 

    • 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EMFの背景を変更する

    [Live Demos Webサイト]（https://products.aspose.app/imaging/remove-background）にアクセスして、EMFドキュメントの背景を変更してください。 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
      EMFファイルをアップロードして、[今すぐ背景を変更]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

    EMF とは EMF ファイル形式

    拡張メタファイル形式（EMF）は、グラフィック画像をデバイスに依存せずに保存します。 EMFのメタファイルは、任意の出力デバイスで解析した後、保存された画像をレンダリングできる時系列の可変長レコードで構成されます。これらの可変長レコードは、囲まれたオブジェクトの定義、描画用のコマンド、および画像を正確にレンダリングするために重要なグラフィックスプロパティにすることができます。デバイスが独自のグラフィックス環境を使用してEMFメタファイルを開くと、開いているデバイスプラットフォームに関係なく、元の画像の比率、寸法、色、およびその他のグラフィックプロパティは同じままです。

    続きを読む

    その他のサポートされている変更の背景形式

    Pythonを使用すると、を含むさまざまな形式で背景を簡単に変更できます。

    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)
    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)
    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)
    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