PPTX DOCX XLSX PDF ODP
Aspose.Imaging dla Python
EMF

Użyj języka Python, aby zmienić tło obrazów w formacie EMF

Twórz aplikacje Python do zmiany tła obrazów i zdjęć w formacie EMF za pośrednictwem interfejsów API serwera

 

Aspose.Imaging dla Python Aspose.Imaging dla Python

Overview

Jak zmienić tło obrazów i zdjęć w formacie EMF za pomocą Python

Często podczas edycji obrazu w formacie EMF pojawia się konieczność zmiany jego tła. Początkowy krok polega na wybraniu obiektów pierwszego planu na zdjęciu i odróżnieniu ich od reszty obrazu w celu wyodrębnienia obszarów przypisanych do tła. Gdy tło stanowi jednolity obszar, kontury obiektu można ustalić automatycznie. Jeśli jednak zdjęcie ma nieregularne tło lub pojawiają się trudności w odróżnieniu pożądanego obiektu od tła, wskazane jest zastosowanie metody wstępnego zaznaczenia obrazu. Polega to na wybraniu na zdjęciu prostokątnych obszarów, w których znajdują się przewidywane obiekty i określeniu ich typu. Takie działania można wykonać ręcznie lub ułatwić poprzez Cloud API w celu automatycznego wykrywania obiektów. Po wybraniu obiektów i usunięciu pierwotnego tła istnieje możliwość wprowadzenia nowego tła lub nadania mu przezroczystości. Aby zmodyfikować tło obrazu w formacie EMF, użyjemy Aspose.Imaging for Python via .NET API, które jest bogatym w funkcje, potężnym i łatwym w użyciu interfejsem API do manipulacji i konwersji obrazów dla platformy Python. Możesz go zainstalować za pomocą następującego polecenia z polecenia systemowego.

Systemowy wiersz poleceń

>> pip install aspose-imaging-python-net

Kroki, aby zmienić tło w EMFs przez Python

Potrzebujesz aspose-imaging-python-net , aby wypróbować następujący przepływ pracy we własnym środowisku.

  • Załaduj pliki EMF za pomocą metody Image.Load
  • Zmień tło;
  • Zapisz obraz na dysku w formacie obsługiwanym przez Aspose.Imaging

wymagania systemowe

Aspose.Imaging dla Python jest obsługiwane we wszystkich głównych systemach operacyjnych. Tylko upewnij się, że masz następujące wymagania wstępne.

  • Microsoft Windows / Linux ze środowiskiem wykonawczym .NET Core.
  • Menedżer pakietów Python i PyPi.
 

Zmień tło w obrazach EMF – 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()
view raw remove-change-background-generic-examples.py hosted with ❤ by GitHub
 

    • Informacje o Aspose.Imaging dla Python API

    Aspose.Imaging API to rozwiązanie do przetwarzania obrazów do tworzenia, modyfikowania, rysowania lub konwertowania obrazów (zdjęć) w aplikacjach. Oferuje: wieloplatformowe przetwarzanie obrazu, w tym między innymi konwersje między różnymi formatami obrazu (w tym jednolite przetwarzanie obrazu wielostronicowego lub wieloklatkowego), modyfikacje takie jak rysowanie, praca z prymitywami graficznymi, przekształcenia (zmiana rozmiaru, przycinanie, odwracanie i obracanie , binaryzacja, skala szarości, dostosowanie), zaawansowane funkcje manipulacji obrazem (filtrowanie, dithering, maskowanie, prostowanie) oraz strategie optymalizacji pamięci. Jest to samodzielna biblioteka i nie zależy od żadnego oprogramowania do obsługi obrazów. W projektach można łatwo dodać wysokowydajne funkcje konwersji obrazów za pomocą natywnych interfejsów API. Są to w 100% prywatne lokalne interfejsy API, a obrazy są przetwarzane na Twoich serwerach.

    Zmień tło w EMFs za pomocą aplikacji online

    Zmień tło w dokumentach EMF, odwiedzając naszą witrynę demonstracyjną na żywo . Demo na żywo ma następujące zalety

      Nie musisz niczego pobierać ani konfigurować
      Nie musisz pisać żadnego kodu
      Po prostu prześlij swoje pliki EMF i naciśnij przycisk „Zmień teraz tło”
      Natychmiast uzyskaj link do pobrania pliku wynikowego

    EMF Co jest EMF Format pliku

    Ulepszony format metapliku (EMF) przechowuje obrazy graficzne niezależnie od urządzenia. Metapliki EMF składają się z rekordów o zmiennej długości w porządku chronologicznym, które mogą renderować przechowywany obraz po przeanalizowaniu na dowolnym urządzeniu wyjściowym. Te rekordy o zmiennej długości mogą być definicjami zamkniętych obiektów, poleceniami do rysowania i właściwościami graficznymi krytycznymi dla dokładnego renderowania obrazu. Gdy urządzenie otwiera metaplik EMF przy użyciu własnego środowiska graficznego, proporcje, wymiary, kolory i inne właściwości graficzne oryginalnego obrazu pozostają takie same niezależnie od platformy urządzenia otwierającego.

    Czytaj więcej

    Inne obsługiwane formaty zmiany tła

    Za pomocą Python można łatwo zmienić tło w różnych formatach, w tym.

    APNG (Animowana przenośna grafika sieciowa)
    BMP (Obraz bitmapowy)
    ICO (Ikona Windows)
    JPG (Wspólna Grupa Ekspertów Fotograficznych)
    DIB (Mapa bitowa niezależna od urządzenia)
    DICOM (Obrazowanie cyfrowe i komunikacja)
    DJVU (Format graficzny)
    DNG (Obraz z aparatu cyfrowego)
    EMZ (Rozszerzony metaplik skompresowany w systemie Windows)
    GIF (Graficzny format wymiany)
    JP2 (JPEG 2000)
    J2K (Skompresowany obraz falkowy)
    PNG (Przenośna Grafika Sieciowa)
    TIFF (Oznaczony format obrazu)
    WEBP (Obraz rastrowy w sieci Web)
    WMF (Metaplik Microsoft Windows)
    WMZ (Skompresowana skórka Windows Media Player)
    TGA (Targa grafika)
    SVG (Skalowalna Grafika wektorowa)
    EPS (Enkapsulowany język PostScript)
    CDR (Obraz rysunku wektorowego)
    CMX (Obraz wymiany firmy Corel)
    OTG (Standard OpenDocument)
    ODG (Apache OpenOffice Draw format)
    AVIF