Python を使用して TIFF 画像をグレースケール化する
サーバー API 経由で画像と写真をグレースケールする Python アプリを作成し、TIFF
Python を使用して画像と写真を TIFF グレースケールする方法
明るい色は通常、素晴らしい写真のエッセンスとして連想されます。しかし、カラー印刷ができない場合はどうなるでしょうか?このようなシナリオでは、カラー写真をグレースケールに移行する必要が生じますが、驚くべきことに、これによって必ずしも写真の効果が損なわれるわけではありません。多くの場合、フルカラーからグレースケールへの変換は、それ自体が芸術的なテクニックであり、デザインの魅力をさらに高めます。このプロセスは、色情報の削除と相まって、画像の細部を強調し、表面の質感を引き出し、光と影の視覚的なシンフォニーを調整する共犯者として機能し、独特の視覚効果を生み出します。 TIFF 画像をグレースケールに変換するには、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を介したグレースケールTIFFへのステップ
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TIFFファイルをロードします +グレースケール画像; +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。
グレースケールTIFF画像-Python
from aspose.imaging import RasterImage, Image, IMultipageImage | |
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 grayscale_images(): | |
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}") | |
if not os.path.exists(input_file): | |
continue | |
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"grayscale_{format_ext}.png") | |
print(f"Processing {format_ext}") | |
# explicit type casting from Image to RasterImage | |
with as_of(Image.load(input_file), RasterImage) as image: | |
# Additional code examples can be found at | |
# https://apireference.aspose.com/imaging/python-net/aspose.imaging/rasterimage/methods/grayscale | |
image.grayscale() | |
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"grayscale_page{page_index}_{format_ext}.png" | |
page.save(templates_folder + file_name, PngOptions()) | |
delete_file(templates_folder + file_name) | |
page_index += 1 | |
else: | |
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, f"rasterized.{format_ext}.png") | |
with Image.load(input_file) as image: | |
image.save(output_file, PngOptions()) | |
return output_file | |
grayscale_images() |
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。オンラインアプリ経由のグレースケールTIFF
[Live Demos Webサイト](https://products.aspose.app/imaging/image-grayscale)にアクセスして、グレースケールTIFFドキュメントを作成します。 ライブデモには次の利点があります
TIFF とは TIFF ファイル形式
TIFFまたはTIF(タグ付き画像ファイル形式)は、このファイル形式標準に準拠するさまざまなデバイスでの使用を目的としたラスター画像を表します。いくつかの色空間で、バイレベル、グレースケール、パレットカラー、およびフルカラーの画像データを記述することができます。この形式を使用するアプリケーションのスペースと時間のどちらかを選択するための非可逆圧縮方式と可逆圧縮方式をサポートしています。このフォーマットは拡張可能であり、無制限の量の個人情報または特別目的情報を含めることができるようにいくつかの改訂が行われています。この形式はマシンに依存せず、プロセッサ、オペレーティングシステム、ファイルシステムなどの境界がありません。
続きを読むその他のサポートされているグレースケール形式
Pythonを使用すると、次のようなさまざまな形式を簡単にグレースケールできます。