PPTX DOCX XLSX PDF ODP
Aspose.Imaging  för Python
JP2

Använd Python för JP2 Bildbakgrundsändring

Skapa Python-appar för att ändra bakgrund för JP2-bilder och foton via server-API:er

Så här ändrar du bakgrunden för JP2-bilder och foton med Python

När du redigerar en bild i JP2 uppstår ofta behovet av att ändra dess bakgrund. Det första steget innebär att man väljer förgrundsobjekt i fotot och särskiljer dem från resten av bilden för att isolera de områden som tillskrivs bakgrunden. När bakgrunden utgör ett enhetligt område kan objektkonturer automatiskt upprättas. Men om bilden uppvisar en oregelbunden bakgrund eller komplikationer uppstår när det gäller att skilja det önskade objektet från bakgrunden, är det tillrådligt att använda den preliminära bildmarkeringsmetoden. Detta innebär att man väljer rektangulära områden inom fotot där förväntade objekt är placerade och specificerar deras typ. Sådana åtgärder kan utföras manuellt eller underlättas via Cloud API för automatisk objektdetektering. Efter att du har valt objekt och tagit bort den ursprungliga bakgrunden har du möjlighet att introducera en ny bakgrund eller göra den transparent. För att ändra bakgrunden på en bild i formatet JP2 kommer vi att använda Aspose.Imaging for Python via .NET API som är ett funktionsrikt, kraftfullt och lättanvänt API för bildmanipulation och konvertering för Python-plattformen. Du kan installera det med följande kommando från ditt systemkommando.

Systemets kommandorad

>> pip install aspose-imaging-python-net

Steg för att ändra bakgrund i JP2s via Python

Du behöver aspose-imaging-python-net för att prova följande arbetsflöde i din egen miljö.

  • Ladda JP2-filer med Image.Load-metoden
  • Ändra bakgrund;
  • Spara bilden på skivan i det format som stöds av Aspose.Imaging

Systemkrav

Aspose.Imaging för Python stöds på alla större operativsystem. Se bara till att du har följande förutsättningar.

  • Microsoft Windows / Linux med .NET Core Runtime.
  • Python och PyPi pakethanterare.
 

Ändra bakgrund i JP2-bilder - 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()
 
  • Om Aspose.Imaging för Python API

    Aspose.Imaging API är en bildbehandlingslösning för att skapa, modifiera, rita eller konvertera bilder (foton) i applikationer. Det erbjuder: plattformsoberoende bildbehandling, inklusive men inte begränsat till konverteringar mellan olika bildformat (inklusive enhetlig bildbehandling med flera sidor eller flera ramar), modifieringar som ritning, arbete med grafiska primitiver, transformationer (ändra storlek, beskära, vänd och rotera , binarisering, gråskala, justera), avancerade bildmanipuleringsfunktioner (filtrering, vibrering, maskering, avskedning) och minnesoptimeringsstrategier. Det är ett fristående bibliotek och är inte beroende av någon programvara för bildoperationer. Man kan enkelt lägga till högpresterande bildkonverteringsfunktioner med inbyggda API:er inom projekt. Dessa är 100 % privata API:er på plats och bilder bearbetas på dina servrar.

    Ändra bakgrund i JP2s via Online-appen

    Ändra bakgrund i JP2-dokument genom att besöka vår webbplats för Live Demos . Livedemon har följande fördelar

      Du behöver inte ladda ner eller ställa in någonting
      Du behöver inte skriva någon kod
      Ladda bara upp dina JP2-filer och tryck på knappen Ändra bakgrund nu.
      Skaffa omedelbart nedladdningslänken för den resulterande filen

    JP2 Vad är JP2 Filformat

    JPEG 2000 (JP2) är ett bildkodningssystem och en toppmodern bildkomprimeringsstandard. Designad, med hjälp av wavelet-teknik JPEG 2000 kan koda förlustfritt innehåll i vilken kvalitet som helst på en gång. Dessutom har JPEG 2000, utan några betydande straff i kodningseffektivitet, förmågan att komma åt och avkoda samma innehåll effektivt till en mängd andra upplösningar och kvaliteter. Kodströmmarna i JPEG 2000 är avsevärt skalbara med områden av intresse som tillhandahåller möjligheten för rumslig direktåtkomst. Innehar upp till 16384 olika komponenter med dimensionerna i terapixels, och precision som kan vara hög som 38 bitar/prov.

    Läs mer

    Andra som stöds Ändra bakgrundsformat

    Med Python kan man enkelt ändra bakgrund i olika format inklusive.

    APNG (Animerad bärbar nätverksgrafik)
    BMP (Bitmap bild)
    ICO (Windows-ikonen)
    JPG (Förenade Fotografers Expert Grupp)
    DIB (Enhetsoberoende bitmapp)
    DICOM (Digital bildbehandling och kommunikation)
    DJVU (Grafikformat)
    DNG (Digitalkamerabild)
    EMF (Förbättrat metafilformat)
    EMZ (Windows komprimerad förbättrad metafil)
    GIF (Grafiskt utbytesformat)
    J2K (Wavelet komprimerad bild)
    PNG (Bärbar nätverksgrafik)
    TIFF (Taggad bildformat)
    WEBP (Raster webbbild)
    WMF (Microsoft Windows metafil)
    WMZ (Komprimerat Windows Media Player-skal)
    TGA (Targa grafik)
    SVG (Skalbar vektorgrafik)
    EPS (Inkapslat PostScript-språk)
    CDR (Vektor Ritning Bild)
    CMX (Corel Exchange-bild)
    OTG (OpenDocument Standard)
    ODG (Apache OpenOffice ritformat)