Gebruik Python om filters toe te passen voor TIFF afbeeldingen
Maak Python-apps om TIFF afbeeldingen en foto’s te filteren via server-API’s
Aspose.Imaging voor Python
Overview
Hoe u TIFF afbeeldingen en foto's filtert met Python
Elke goed gemaakte foto heeft het potentieel voor verbetering, een kans om te evolueren naar iets heel aparts en naar voren te komen als een unieke creatie. Filters dienen als een veelzijdig hulpmiddel bij het verbeteren van afbeeldingen en foto’s, waardoor u selectief de scherpte kunt verbeteren, onscherpte kunt introduceren of kleurartefacten kunt elimineren voor een echt onderscheidend resultaat. Experimenteer afzonderlijk of in combinatie met beeldeffecten om kleurverlopen naadloos in elkaar over te laten lopen, ongewenste ruis te elimineren en de scherpte van de objectranden in uw foto te verbeteren. Om deze afbeeldingsfilters toe te passen op TIFF-bestanden, zullen we gebruik maken van Aspose.Imaging for Python via .NET API, een veelzijdige, krachtige en gebruiksvriendelijke API voor beeldmanipulatie en conversie voor het Python-platform. U kunt het installeren met behulp van de volgende opdracht van uw systeemopdracht.
De systeemopdrachtregel
>> pip install aspose-imaging-python-net
Stappen om TIFFs te filteren via Python
U hebt de aspose-imaging-python-net nodig om de volgende workflow in uw eigen omgeving uit te proberen.
- Laad TIFF-bestanden met de methode Image.Load
- Filter afbeeldingen;
- Bewaar gecomprimeerde afbeelding op schijf in het formaat dat wordt ondersteund door Aspose.Imaging
systeem vereisten
Aspose.Imaging voor Python wordt ondersteund op alle belangrijke besturingssystemen. Zorg ervoor dat u aan de volgende vereisten voldoet.
- Microsoft Windows / Linux met .NET Core Runtime.
- Python en PyPi pakketbeheerder.
Filter TIFF afbeeldingen - Python
| from aspose.imaging import RasterImage, Image, IMultipageImage, Rectangle | |
| from aspose.imaging.imagefilters.filteroptions import * | |
| 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 small_rectangular_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), SmallRectangularFilterOptions()), "smallrectangular") | |
| def big_rectangular_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), BigRectangularFilterOptions()), "bigrectangular") | |
| def sharpen_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), SharpenFilterOptions()), "sharpen") | |
| def motion_wiener_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), MotionWienerFilterOptions(20, 2, 0)), "motionwiener") | |
| def bilateral_smoothing_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), BilateralSmoothingFilterOptions()), "bilateralsmoothing") | |
| def gauss_blur_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), GaussianBlurFilterOptions(5, 4)), "gaussblur") | |
| def gauss_wiener_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), GaussWienerFilterOptions(5, 5)), "gausswiener") | |
| def median_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), MedianFilterOptions(20)), "median") | |
| def filter_images(do_filter, filter_name): | |
| 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}") | |
| 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"{filter_name}_{format_ext}.png") | |
| print(format_ext) | |
| # explicit type casting from Image to RasterImage | |
| with as_of(Image.load(input_file), RasterImage) as image: | |
| 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"{filter_name}_page{page_index}_{format_ext}.png" | |
| do_filter(as_of(page, RasterImage)) | |
| page.save(templates_folder + file_name, PngOptions()) | |
| delete_file(templates_folder + file_name) | |
| page_index += 1 | |
| else: | |
| do_filter(image) | |
| 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, "rasterized.{format_ext}.png") | |
| with Image.load(input_file) as image: | |
| image.save(output_file, PngOptions()) | |
| return output_file | |
| # run | |
| median_filter() | |
Over Aspose.Imaging voor Python API
Aspose.Imaging API is een beeldverwerkingsoplossing voor het maken, wijzigen, tekenen of converteren van afbeeldingen (foto’s) binnen applicaties. Het biedt: platformonafhankelijke beeldverwerking, inclusief maar niet beperkt tot conversies tussen verschillende beeldformaten (inclusief uniforme beeldverwerking van meerdere pagina’s of meerdere frames), aanpassingen zoals tekenen, werken met grafische primitieven, transformaties (formaat wijzigen, bijsnijden, spiegelen en roteren , binarisatie, grijswaarden, aanpassen), geavanceerde functies voor beeldmanipulatie (filteren, dithering, maskeren, rechtzetten) en strategieën voor geheugenoptimalisatie. Het is een op zichzelf staande bibliotheek en is niet afhankelijk van software voor beeldbewerkingen. Men kan eenvoudig hoogwaardige functies voor beeldconversie toevoegen met native API’s binnen projecten. Dit zijn 100% private on-premise API’s en afbeeldingen worden verwerkt op uw servers.Filter TIFF’s via online app
Filter TIFF-documenten door naar onze Live Demo-website te gaan. De live demo heeft de volgende voordelen:
TIFF Wat is TIFF Bestandsformaat
TIFF of TIF, Tagged Image File Format, staat voor rasterafbeeldingen die bedoeld zijn voor gebruik op verschillende apparaten die voldoen aan deze standaard voor bestandsindelingen. Het is in staat om bilevel-, grijswaarden-, paletkleur- en full-color afbeeldingsgegevens in verschillende kleurruimten te beschrijven. Het ondersteunt zowel lossy als lossless compressieschema's om te kiezen tussen ruimte en tijd voor toepassingen die het formaat gebruiken. Het formaat is uitbreidbaar en heeft verschillende revisies ondergaan waardoor een onbeperkte hoeveelheid persoonlijke of speciale informatie kan worden opgenomen. Het formaat is niet machine-afhankelijk en is vrij van beperkingen zoals processor, besturingssysteem of bestandssystemen.
Lees verderAndere ondersteunde filterindelingen
Met behulp van Python kan men gemakkelijk verschillende formaten filteren, waaronder.