ใช้ Python เพื่อใช้ตัวกรองสำหรับรูปภาพ GIF
สร้างแอป Python เพื่อกรองรูปภาพและรูปภาพ GIF ผ่าน API ของเซิร์ฟเวอร์
Aspose.Imaging สำหรับ Python
Overview
วิธีกรอง GIF รูปภาพและภาพถ่ายด้วย Python
ภาพถ่ายที่บันทึกไว้อย่างดีทุกภาพมีศักยภาพในการปรับปรุง มีโอกาสที่จะพัฒนาไปสู่สิ่งที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิง และกลายเป็นผลงานสร้างสรรค์ที่ไม่ซ้ำใคร ฟิลเตอร์ทำหน้าที่เป็นเครื่องมืออเนกประสงค์ในการปรับปรุงรูปภาพและภาพถ่าย ช่วยให้คุณสามารถเลือกเพิ่มความคมชัด เพิ่มความเบลอ หรือกำจัดสีที่เจือปนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่โดดเด่นอย่างแท้จริง ทดลองใช้เอฟเฟ็กต์ภาพทีละรายการหรือรวมกันเพื่อผสมผสานการไล่ระดับสีได้อย่างราบรื่น กำจัดสัญญาณรบกวนที่ไม่ต้องการ และเพิ่มความคมชัดของขอบวัตถุในภาพถ่ายของคุณ หากต้องการใช้ตัวกรองรูปภาพเหล่านี้กับไฟล์ GIF เราจะใช้ Aspose.Imaging สำหรับ Python ผ่าน .NET API ซึ่งเป็น API การจัดการรูปภาพและการแปลงที่มีคุณลักษณะหลากหลาย ทรงพลัง และใช้งานง่ายสำหรับแพลตฟอร์ม Python คุณสามารถติดตั้งได้โดยใช้คำสั่งต่อไปนี้จากคำสั่งระบบของคุณ
บรรทัดคำสั่งของระบบ
>> pip install aspose-imaging-python-net
ขั้นตอนในการกรอง GIFs ผ่าน Python
คุณต้องใช้ aspose-imaging-python-net เพื่อลองใช้เวิร์กโฟลว์ต่อไปนี้ในสภาพแวดล้อมของคุณเอง
- โหลดไฟล์ GIF ด้วยวิธี Image.Load
- กรองภาพ;
- บันทึกภาพที่บีบอัดลงในแผ่นดิสก์ในรูปแบบที่รองรับโดย Aspose.Imaging
ความต้องการของระบบ
Aspose.Imaging สำหรับ Python ได้รับการสนับสนุนในระบบปฏิบัติการหลักทั้งหมด เพียงตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีข้อกำหนดเบื้องต้นดังต่อไปนี้
- Microsoft Windows / Linux พร้อม .NET Core Runtime
- ตัวจัดการแพ็คเกจ Python และ PyPi
กรองภาพ GIF - Python
| from aspose.imaging import RasterImage, Image, IMultipageImage, Rectangle | |
| from aspose.imaging.imagefilters.filteroptions import * | |
| from aspose.imaging.imageoptions import PngOptions | |
| from aspose.pycore import as_of, is_assignable | |
| 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 delete_file(file): | |
| if delete_output: | |
| os.remove(file) | |
| def small_rectangular_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), SmallRectangularFilterOptions()), "smallrectangular") | |
| def big_rectangular_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), BigRectangularFilterOptions()), "bigrectangular") | |
| def sharpen_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), SharpenFilterOptions()), "sharpen") | |
| def motion_wiener_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), MotionWienerFilterOptions(20, 2, 0)), "motionwiener") | |
| def bilateral_smoothing_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), BilateralSmoothingFilterOptions()), "bilateralsmoothing") | |
| def gauss_blur_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), GaussianBlurFilterOptions(5, 4)), "gaussblur") | |
| def gauss_wiener_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), GaussWienerFilterOptions(5, 5)), "gausswiener") | |
| def median_filter(): | |
| filter_images(lambda image: image.filter(Rectangle(image.width // 6, image.height // 6, image.width * 2 // 3, image.height * 2 // 3), MedianFilterOptions(20)), "median") | |
| def filter_images(do_filter, filter_name): | |
| obj_init = [] | |
| obj_init.append("jpg") | |
| obj_init.append("png") | |
| obj_init.append("bmp") | |
| obj_init.append("apng") | |
| obj_init.append("dicom") | |
| obj_init.append("jp2") | |
| obj_init.append("j2k") | |
| obj_init.append("tga") | |
| obj_init.append("webp") | |
| obj_init.append("tiff") | |
| obj_init.append("gif") | |
| obj_init.append("ico") | |
| raster_formats = obj_init | |
| obj_init2 = [] | |
| obj_init2.append("svg") | |
| obj_init2.append("otg") | |
| obj_init2.append("odg") | |
| obj_init2.append("eps") | |
| obj_init2.append("wmf") | |
| obj_init2.append("emf") | |
| obj_init2.append("wmz") | |
| obj_init2.append("emz") | |
| obj_init2.append("cmx") | |
| obj_init2.append("cdr") | |
| vector_formats = obj_init2 | |
| all_formats = raster_formats | |
| all_formats.extend(vector_formats) | |
| for format_ext in all_formats: | |
| input_file = os.path.join(templates_folder, f"template.{format_ext}") | |
| is_vector_format = format_ext in vector_formats | |
| if is_vector_format: | |
| input_file = rasterize_vector_image(format_ext, input_file) | |
| output_file = os.path.join(templates_folder, f"{filter_name}_{format_ext}.png") | |
| print(format_ext) | |
| # explicit type casting from Image to RasterImage | |
| with as_of(Image.load(input_file), RasterImage) as image: | |
| multi_page = None | |
| # if image implements an IMultipageImage interface | |
| if is_assignable(image, IMultipageImage): | |
| multi_page = as_of(image, IMultipageImage) | |
| if multi_page is not None and multi_page.page_count > 1: | |
| page_index = 0 | |
| for page in multi_page.pages: | |
| file_name = f"{filter_name}_page{page_index}_{format_ext}.png" | |
| do_filter(as_of(page, RasterImage)) | |
| page.save(templates_folder + file_name, PngOptions()) | |
| delete_file(templates_folder + file_name) | |
| page_index += 1 | |
| else: | |
| do_filter(image) | |
| image.save(output_file, PngOptions()) | |
| delete_file(output_file) | |
| if is_vector_format: | |
| delete_file(input_file) | |
| def rasterize_vector_image(format_ext, input_file): | |
| output_file = os.path.join(templates_folder, "rasterized.{format_ext}.png") | |
| with Image.load(input_file) as image: | |
| image.save(output_file, PngOptions()) | |
| return output_file | |
| # run | |
| median_filter() | |
เกี่ยวกับ Aspose.Imaging สำหรับ Python API
Aspose.Imaging API เป็นโซลูชันการประมวลผลรูปภาพเพื่อสร้าง แก้ไข วาดหรือแปลงรูปภาพ (ภาพถ่าย) ภายในแอปพลิเคชัน นำเสนอ: การประมวลผลภาพข้ามแพลตฟอร์ม รวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียงการแปลงระหว่างรูปแบบภาพต่างๆ (รวมถึงการประมวลผลภาพแบบหลายหน้าหรือหลายเฟรมแบบเดียวกัน) การปรับเปลี่ยน เช่น การวาด การทำงานกับภาพกราฟิกดั้งเดิม การแปลงภาพ (ปรับขนาด ครอบตัด พลิกและหมุน , ไบนารี, ระดับสีเทา, ปรับ), คุณสมบัติการจัดการภาพขั้นสูง (การกรอง, การแยกสี, การปิดบัง, การเดสก์) และกลยุทธ์การปรับหน่วยความจำให้เหมาะสม เป็นไลบรารีแบบสแตนด์อโลนและไม่ขึ้นกับซอฟต์แวร์ใด ๆ สำหรับการทำงานของรูปภาพ คุณสามารถเพิ่มคุณสมบัติการแปลงรูปภาพประสิทธิภาพสูงด้วย API ดั้งเดิมภายในโปรเจ็กต์ได้อย่างง่ายดาย สิ่งเหล่านี้เป็น API ภายในองค์กรที่เป็นส่วนตัว 100% และอิมเมจได้รับการประมวลผลที่เซิร์ฟเวอร์ของคุณกรอง GIF ผ่านแอปออนไลน์
กรองเอกสาร GIF โดยไปที่ เว็บไซต์ Live Demos การสาธิตสดมีประโยชน์ดังต่อไปนี้
GIF คืออะไร GIF รูปแบบไฟล์
รูปแบบ GIF หรือ Graphical Interchange เป็นประเภทรูปภาพที่มีการบีบอัดสูง Unisys เป็นเจ้าของ GIF ใช้อัลกอริธึมการบีบอัด LZW ที่ไม่ลดคุณภาพของภาพ สำหรับแต่ละภาพ โดยทั่วไปแล้ว GIF อนุญาตให้ใช้ได้ถึง 8 บิตต่อพิกเซล และอนุญาตให้ใช้สีได้สูงสุด 256 สีทั่วทั้งภาพ ตรงกันข้ามกับภาพ JPEG ที่สามารถแสดงสีได้มากถึง 16 ล้านสีและสัมผัสได้ถึงขีดจำกัดของสายตามนุษย์ ย้อนกลับไปเมื่ออินเทอร์เน็ตปรากฏขึ้น GIF ยังคงเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด เนื่องจากต้องใช้แบนด์วิดท์ต่ำและเข้ากันได้กับกราฟิกที่ใช้พื้นที่สีทึบ GIF แบบเคลื่อนไหวจะรวมรูปภาพหรือเฟรมจำนวนมากเป็นไฟล์เดียว และแสดงตามลำดับเพื่อสร้างคลิปภาพเคลื่อนไหวหรือวิดีโอสั้น ข้อจำกัดสีสูงสุด 256 สำหรับแต่ละเฟรม และมีแนวโน้มว่าจะเหมาะสมน้อยที่สุดสำหรับการสร้างภาพอื่นๆ และภาพถ่ายที่มีการไล่ระดับสี
อ่านเพิ่มเติมรูปแบบตัวกรองอื่นๆ ที่รองรับ
เมื่อใช้ Python เราสามารถกรองรูปแบบต่างๆ ได้อย่างง่ายดายรวมถึง