JP2 이미지 크기 조정에는 Python을 사용하세요.
서버 API를 통해 JP2 이미지 및 사진 크기를 조정하는 Python 앱 만들기
Aspose.Imaging Python용
Overview
Python를 사용하여 JP2 이미지 및 사진의 크기를 조정하는 방법
웹 사이트 게시를 위한 이미지와 사진을 준비할 때 웹 기술의 특수성을 고려하는 것이 중요합니다. 이 프로세스의 핵심 측면에는 이미지 크기 조정이 포함됩니다. 이미지의 크기를 줄이고 파일을 다양한 해상도로 저장해야 하는 경우가 종종 있습니다. 예를 들어 미리보기가 포함된 갤러리 페이지에는 작은 파일 축소판이 포함되어야 하며, 선택한 이미지를 보기 위해 지정된 페이지에는 고해상도 옵션이 제공되어야 합니다. 큰 파일의 크기를 조정하려면 총 픽셀 수를 줄여야 하지만, 파일 크기를 줄이는 작업은 이미지 품질을 저하시키지 않고 이루어져야 합니다. 크기 조정 프로세스 중에는 이미지 크기와 품질 간의 균형을 유지하기 위해 데이터 압축 설정을 고려하는 것이 중요합니다. 작은 이미지는 더 빠르게 로드되며, 특히 모바일 연결에서 중요한 이점을 제공하여 궁극적으로 웹사이트의 사용자 경험을 향상시킵니다. 대량 파일 크기 변환을 자동화하는 것은 Python 라이브러리를 사용하여 쉽게 달성할 수 있습니다. JP2 이미지의 크기를 조정하려면 다음을 활용합니다. 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 JP2 크기를 조정하는 단계
자신의 환경에서 다음 워크플로를 시도하려면 aspose-imaging-python-net 이 필요합니다.
- Image.Load 메소드로 JP2 파일 로드
- 이미지 크기 조정
- Aspose.Imaging 형식에서 지원하는 크기 조정된 이미지를 디스크에 저장
시스템 요구 사항
Python용 Aspose.Imaging은 모든 주요 운영 체제에서 지원됩니다. 다음 전제 조건이 있는지 확인하십시오.
- .NET Core 런타임이 포함된 Microsoft Windows/Linux.
- Python 및 PyPi 패키지 관리자.
JP2 이미지 크기 조정 - Python
Python API용 Aspose.Imaging 정보
Aspose.Imaging API는 애플리케이션 내에서 이미지(사진)를 생성, 수정, 그리기 또는 변환하는 이미지 처리 솔루션입니다. 다양한 이미지 형식 간의 변환(균일한 다중 페이지 또는 다중 프레임 이미지 처리 포함), 그리기와 같은 수정, 그래픽 프리미티브 작업, 변환(크기 조정, 자르기, 뒤집기 및 회전)을 포함하되 이에 국한되지 않는 플랫폼 간 이미지 처리 , 이진화, 회색조, 조정), 고급 이미지 조작 기능(필터링, 디더링, 마스킹, 기울기 보정) 및 메모리 최적화 전략. 독립 실행형 라이브러리이며 이미지 작업을 위해 소프트웨어에 의존하지 않습니다. 프로젝트 내에서 기본 API를 사용하여 고성능 이미지 변환 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다. 이는 100% 비공개 온프레미스 API이며 이미지는 서버에서 처리됩니다.온라인 앱을 통해 JP2 크기 조정
라이브 데모 웹사이트 를 방문하여 JP2 문서의 크기를 조정하세요. 라이브 데모에는 다음과 같은 이점이 있습니다.
JP2 뭐가 JP2 파일 형식
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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