PNG에서 JP2 이미지로 변환하려면 Python을 사용하세요.
서버 API를 통해 PNG을 JP2 이미지 및 사진으로 변환하는 Python 앱을 만듭니다.
Aspose.Imaging Python용
Overview
Python를 사용하여 PNG을 JP2 이미지 및 사진으로 변환하는 방법
한 형식에서 다른 형식으로 이미지 파일을 변환하는 것은 모든 그래픽 디자이너가 겪는 일반적인 작업입니다. 파일 변환의 효율성과 우수성은 완료 속도에 영향을 미칠 뿐만 아니라 전반적인 작업 품질을 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. 이미지 소스의 경우 인쇄나 온라인 배포에 더 적합한 대체 형식으로 변환해야 하는 경우가 많습니다. 그래픽 편집기에서 만든 이미지는 벡터 형식일 가능성이 높습니다. 이러한 경우 웹 사이트 게시를 위해서는 래스터화를 거쳐 래스터 형식으로 저장되어야 합니다. 우수한 품질을 위해 이미지를 압축되지 않은 형식으로 변환하거나 무손실 압축 형식으로 저장하여 파일 크기를 최소화할 수 있는 옵션이 있습니다. 웹 사이트 애플리케이션과 같이 파일 크기 축소가 필수인 시나리오의 경우 손실 압축 형식으로 변환할 가능성이 있습니다. 이미지용 특수 데이터 압축 알고리즘은 허용 가능한 이미지 품질을 유지하면서 파일 크기를 크게 줄여 신속한 이미지 로딩을 보장합니다. 이미지와 사진을 PNG에서 JP2로 변환하려면 다음을 사용합니다. Aspose.Imaging for Python via .NET API는 기능이 풍부하고 강력하며 사용하기 쉬운 Python 플랫폼용 이미지 조작 및 변환 API입니다. 시스템 명령에서 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.
시스템 명령줄
>> pip install aspose-imaging-python-net
Python을 통해 PNG을 JP2로 변환하는 단계
개발자는 몇 줄의 코드로 PNG 파일을 JP2로 쉽게 로드하고 변환할 수 있습니다.
- Image.Load 메소드로 PNG 파일 로드
- ImageOptionsBase의 필수 하위 클래스(예: BmpOptions, PngOptions 등)의 인스턴스 생성 및 설정
- Image.Save 메서드 호출
- ImageOptionsBase 클래스의 JP2 확장명 및 개체로 파일 경로 전달
시스템 요구 사항
변환 예제 코드를 실행하기 전에 다음 전제 조건이 있는지 확인하십시오.
- 운영 체제: Windows 또는 Linux.
- 개발 환경: Microsoft Visual Studio 등 .NET Core 7 이상을 지원합니다.
PNG을 JP2로 변환하는 무료 앱
- PNG 이미지 선택 또는 드래그 앤 드롭
- 형식을 선택하고 변환 버튼을 클릭하십시오
- 다운로드 버튼을 클릭하여 JP2 이미지를 다운로드합니다.
를 확인하세요 PNG을 JP2로 변환하는 라이브 데모
PNG을 JP2로 변환 - Python
PNG 뭐가 PNG 파일 형식
PNG(Portable Network Graphics)는 무손실 압축을 사용하는 래스터 이미지 파일 형식 유형을 나타냅니다. 이 파일 형식은 GIF(Graphics Interchange Format)를 대체하기 위해 만들어졌으며 저작권 제한이 없습니다. 그러나 PNG 파일 형식은 애니메이션을 지원하지 않습니다. PNG 파일 형식은 무손실 이미지 압축을 지원하므로 사용자들에게 인기가 있습니다. 시간이 지남에 따라 PNG는 가장 많이 사용되는 이미지 파일 형식 중 하나로 발전했습니다. 거의 모든 운영 체제는 PNG 파일 열기를 지원합니다. 예를 들어, Microsoft Windows 뷰어에는 OS가 기본적으로 설치의 일부로 지원을 제공하므로 PNG 파일을 열 수 있는 기능이 있습니다.
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JPEG 2000(JP2)은 이미지 코딩 시스템이자 최첨단 이미지 압축 표준입니다. 웨이블릿 기술을 사용하여 설계된 JPEG 2000은 한 번에 모든 품질의 무손실 콘텐츠를 코딩할 수 있습니다. 게다가 JPEG 2000은 코딩 효율성에 있어 실질적인 불이익 없이 동일한 콘텐츠에 액세스하고 다양한 다른 해상도와 품질로 효과적으로 디코딩할 수 있는 기능을 가지고 있습니다. JPEG 2000의 코드 스트림은 공간 랜덤 액세스를 위한 기능을 제공하는 관심 영역을 갖도록 확장할 수 있습니다. 최대 16384개의 다양한 구성 요소를 테라픽셀 단위의 치수와 38비트/샘플의 정밀도까지 보유합니다.
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Python을 사용하면 다음을 포함한 다양한 형식을 쉽게 변환할 수 있습니다.