Используйте Python для изменения размера JP2 изображений
Изменяйте размер JP2 изображений и фотографий с использованием собственных Python приложений и серверных API
Aspose.Imaging для Python
Overview
Как изменить размер изображения JP2 используя библиотеку для Python
При подготовке изображений и фотографий для публикации на сайте необходимо учитывать специфику веб технологий. Один из ключевых вопросов в этом процессе - это адаптация размеров изображений. Часто возникает необходимость изменить размер изображений и сохранить файлы в различных разрешениях. Например, страницы галереи с предпросмотром должны содержать миниатюры файлов маленького размера, в то время как страницы для просмотра выбранных изображений должны предоставляться в высоком разрешении. Для больших файлов изменение размера изображения можно провести, уменьшив общее количество пикселей, чтобы уменьшить размер файла, но сохранить качество картинки. При масштабировании изображений также важно учесть степень сжатия данных для поддержания баланса между размером изображения и его качеством. Более компактные изображения будут быстрее загружаться, что особенно важно на мобильных соединениях, улучшая пользовательский опыт от посещения вашего сайта. Массовое преобразование размеров файлов легко автоматизировать с помощью библиотеки для Python. Для изменения размеров изображений JP2 мы воспользуемся Aspose.Imaging for Python via .NET API, который представляет собой многофункциональный, мощный и простой в использовании API для обработки и преобразования изображений для платформы Python. Вы можете установить его, используя следующую команду из вашей системной командной консоли:
Системная командная строка
>> pip install aspose-imaging-python-net
Действия по изменению размера JP2 с помощью Python
Вам понадобится aspose-imaging-python-net , чтобы попробовать следующий рабочий процесс в вашей собственной среде.
- загрузите файл JP2 методом Image.Load;
- измените размер изображения;
- сохранените измененное изображение на диск в поддерживаемом Aspose.Imaging формате.
Системные Требования
Aspose.Imaging для Python поддерживается во всех основных операционных системах. Просто убедитесь, что у вас есть следующие предпосылки:
- Microsoft Windows/Linux с .NET Core Runtime.
- Менеджер пакетов Python и PyPi.
Изменить размер изображений JP2 - Python
Об Aspose.Imaging for Python API
Aspose.Imaging API — это решение для обработки изображений, позволяющее создавать, изменять, рисовать или конвертировать изображения и фотографии в приложениях. Он предлагает: кросс-платформенную обработку изображений, включая, помимо прочего, преобразования между различными форматами изображений (включая единую многостраничную или многокадровую обработку изображений), модификации, такие как рисование, работа с графическими примитивами, преобразования (изменение размера, обрезка, отражение и поворот), бинаризация, оттенки серого, настройка яркости, контрастности, расширенные функции обработки изображений (фильтрация, дизеринг, маскирование, устранение перекоса) и стратегии оптимизации памяти. Это автономная библиотека, которая не зависит от какого-либо программного обеспечения для операций с изображениями. Можно легко добавить в проекты высокопроизводительные функции преобразования изображений с помощью собственных API. Это 100% частные локальные API, а изображения обрабатываются на ваших серверах.Изменение размера JP2 через онлайн-приложение
Измените размер документов JP2, посетив наш веб-сайт Live Demos Online примеры имеют следующие преимущества
JP2 Чем является JP2 формат
JPEG 2000 (JP2) — это система кодирования изображений и современный стандарт сжатия изображений. Разработанный с использованием вейвлет-технологии JPEG 2000 может кодировать контент без потерь сразу в любом качестве. Более того, без существенного снижения эффективности кодирования, JPEG 2000 имеет возможность доступа и эффективного декодирования одного и того же контента во множество других разрешений и качеств. Потоки кода в JPEG 2000 значительно масштабируемы, имея интересующие области, которые обеспечивают возможность пространственного произвольного доступа. Обладая до 16384 различных компонентов с размерами в терапикселях и точностью, которая может достигать 38 бит/выборка.
Читать далее