Gebruik Python voor ICO Afbeeldingen Achtergrond verwijderen
Maak Python-apps om de achtergrond van ICO-afbeeldingen en foto’s te verwijderen via server-API’s
Achtergrond van ICO afbeeldingen en foto's verwijderen met Python
Om de achtergrond van een afbeelding of foto te verwijderen, is een nauwkeurige identificatie van prominente objecten vereist. Voor ICO-afbeeldingen zijn verschillende methoden beschikbaar voor objectdefinitie. In eenvoudige scenario’s gaat de geautomatiseerde aanpak efficiënt om met afbeeldingen met uniforme achtergronden. Niettemin is het raadzaam om bij foto’s met meerdere figuren of objecten die samensmelten met de achtergrond een voorlopige objectaanduiding uit te voeren. Dit houdt in dat u handmatig rechthoekige gebieden moet omlijnen en de objecttypen moet opgeven die moeten worden gemarkeerd. In meer ingewikkelde gevallen van geautomatiseerde objecttoewijzing is de Cloud API een alternatief. Deze cloudgebaseerde applicatie identificeert objecten in een foto en gebruikt de resulterende contouren om de achtergrond te elimineren. Na het verwijderen van de achtergrond kan het verbeteren van de randen van de resterende objecten de algehele beeldkwaliteit aanzienlijk verbeteren. Voor het verwijderen van de achtergrond in ICO-bestanden raden we aan om de 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 achtergrond uit ICO's te verwijderen via Python
U hebt de aspose-imaging-python-net nodig om de volgende workflow in uw eigen omgeving uit te proberen.
- Laad ICO-bestanden met de methode Image.Load
- Achtergrond verwijderen;
- Bewaar 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.
Achtergrond verwijderen in ICO afbeeldingen - 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() |
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.Achtergrond verwijderen in ICOs via Online App
Verwijder achtergrond in ICO-documenten door naar onze Live Demo-website te gaan. De live demo heeft de volgende voordelen:
ICO Wat is ICO Bestandsformaat
De ICO-bestandsindeling is een afbeeldingsbestandsindeling voor computerpictogrammen in Microsoft Windows. ICO-bestanden bevatten een of meer kleine afbeeldingen met meerdere formaten en kleurdiepten, zodat ze op de juiste manier kunnen worden geschaald. In Windows moeten alle uitvoerbare bestanden die een pictogram weergeven aan de gebruiker, op het bureaublad, in het Startmenu of in Windows Verkenner, het pictogram in ICO-indeling dragen.
Lees verderAndere ondersteunde formaten voor het verwijderen van achtergronden
Met behulp van Python kan men gemakkelijk achtergrond verwijderen uit verschillende formaten, waaronder.