Use Python para binarização de imagens DJVU
Crie aplicativos Python para binarizar imagens e fotos DJVU por meio de APIs de servidor
Aspose.Imaging para Python
Overview
Como binarizar imagens e fotos DJVU com Python
A introdução da fotografia colorida marcou uma mudança fundamental na esfera fotográfica. No entanto, o fascínio da clássica imagem a preto e branco ainda persiste. Apesar da prevalência das câmeras coloridas, muitas pessoas ainda optam por converter suas fotografias em preto e branco. Esta transformação é normalmente conseguida através de um processo de binarização, substituindo cada pixel por um valor binário: “0” para branco e “1” para preto. As imagens em preto e branco são frequentemente usadas para mais do que apenas fins artísticos, encontrando aplicação prática em cenários como a impressão de ilustrações em publicações como livros e jornais. Na biblioteca gráfica Python, você pode definir um limite de brilho de pixel. Os pixels abaixo deste limite assumem a cor preta, enquanto os acima dele adotam a cor branca. Uma técnica de binarização adaptativa também está disponível, considerando os valores dos pixels circundantes para criar transições perfeitas entre os limites de cores na imagem em preto e branco resultante. Para binarizar arquivos DJVU, utilizaremos Aspose.Imaging para Python via .NET API que é uma API de manipulação e conversão de imagens rica em recursos, poderosa e fácil de usar para a plataforma Python. Você pode instalá-lo usando o seguinte comando do comando do sistema.
A linha de comando do sistema
>> pip install aspose-imaging-python-net
Etapas para binarizar DJVUs via Python
Você precisa do aspose-imaging-python-net para tentar o seguinte fluxo de trabalho em seu próprio ambiente.
- Carregar arquivos DJVU com o método Image.Load
- Binarize imagens;
- Salve a imagem compactada no disco no formato suportado pelo Aspose.Imaging
Requisitos de sistema
Aspose.Imaging para Python é compatível com todos os principais sistemas operacionais. Apenas certifique-se de ter os seguintes pré-requisitos.
-Microsoft Windows/Linux com .NET Core Runtime.
- Gerenciador de pacotes Python e PyPi.
Binarize imagens DJVU - Python
Sobre o Aspose.Imaging para a API Python
Aspose.Imaging API é uma solução de processamento de imagens para criar, modificar, desenhar ou converter imagens (fotos) dentro de aplicativos. Oferece: Processamento de imagem multiplataforma, incluindo, mas não limitado a, conversões entre vários formatos de imagem (incluindo processamento de imagem uniforme de várias páginas ou vários quadros), modificações como desenho, trabalho com primitivos gráficos, transformações (redimensionar, cortar, virar e girar , binarização, escala de cinza, ajuste), recursos avançados de manipulação de imagem (filtragem, pontilhamento, mascaramento, alinhamento) e estratégias de otimização de memória. É uma biblioteca autônoma e não depende de nenhum software para operações de imagem. Pode-se adicionar facilmente recursos de conversão de imagem de alto desempenho com APIs nativas nos projetos. Essas são APIs locais 100% privadas e as imagens são processadas em seus servidores.Binarize DJVUs via aplicativo on-line
Binarize documentos DJVU visitando nosso site de demonstrações ao vivo . A demonstração ao vivo tem os seguintes benefícios
DJVU O que é DJVU Formato de arquivo
DjVu, pronunciado como DJVU, é um formato de arquivo gráfico destinado a documentos e livros digitalizados, especialmente aqueles que contêm a combinação de texto, desenhos, imagens e fotografias. Foi desenvolvido pela AT&T Labs. Ele usa várias técnicas, como separação de camadas de imagem de texto e imagens de fundo, carregamento progressivo, codificação aritmética e compactação com perdas para imagens bitonais. Como o arquivo DJVU pode conter imagens coloridas, fotografias, texto e desenhos compactados e de alta qualidade e pode ser salvo em menos espaço, portanto, é usado na web como eBooks, manuais, jornais, documentos antigos etc.
consulte Mais informaçãoOutros formatos de binarização suportados
Usando Python, pode-se facilmente Binarizar diferentes formatos, incluindo.