ใช้ Python สำหรับ ICO ลบพื้นหลังรูปภาพ
สร้างแอป Python เพื่อลบพื้นหลังของรูปภาพและรูปภาพ ICO ผ่าน API ของเซิร์ฟเวอร์
วิธีลบพื้นหลังของ ICO รูปภาพและภาพถ่ายด้วย Python
หากต้องการลบพื้นหลังออกจากรูปภาพหรือภาพถ่าย จำเป็นต้องมีการระบุวัตถุที่โดดเด่นอย่างแม่นยำ สำหรับรูปภาพ ICO มีวิธีต่างๆ สำหรับการกำหนดวัตถุ ในสถานการณ์ที่ไม่ซับซ้อน วิธีการแบบอัตโนมัติจะจัดการรูปภาพที่มีพื้นหลังสม่ำเสมอได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม เมื่อต้องจัดการกับภาพถ่ายที่มีบุคคลหรือวัตถุหลายชิ้นรวมกันเป็นพื้นหลัง ขอแนะนำให้กำหนดวัตถุเบื้องต้น ซึ่งเกี่ยวข้องกับการสรุปพื้นที่สี่เหลี่ยมด้วยตนเองและการระบุประเภทวัตถุที่จะเน้น ในกรณีที่ซับซ้อนมากขึ้นของการจัดสรรออบเจ็กต์อัตโนมัติ Cloud API ถือเป็นอีกทางเลือกหนึ่ง แอปพลิเคชันบนคลาวด์นี้จะระบุวัตถุภายในภาพถ่าย และใช้รูปทรงที่ได้เพื่อกำจัดพื้นหลัง หลังจากลบพื้นหลังออกแล้ว การเพิ่มขอบของวัตถุที่เหลือจะช่วยเพิ่มคุณภาพของภาพโดยรวมได้อย่างมาก สำหรับการลบพื้นหลังในไฟล์ ICO คำแนะนำคือการใช้ Aspose.Imaging สำหรับ Python ผ่าน .NET API ซึ่งเป็น API การจัดการรูปภาพและการแปลงที่มีคุณลักษณะหลากหลาย ทรงพลัง และใช้งานง่ายสำหรับแพลตฟอร์ม Python คุณสามารถติดตั้งได้โดยใช้คำสั่งต่อไปนี้จากคำสั่งระบบของคุณ
บรรทัดคำสั่งของระบบ
>> pip install aspose-imaging-python-net
ขั้นตอนในการลบพื้นหลังจาก ICO ผ่าน Python
คุณต้องใช้ aspose-imaging-python-net เพื่อลองใช้เวิร์กโฟลว์ต่อไปนี้ในสภาพแวดล้อมของคุณเอง
- โหลดไฟล์ ICO ด้วยวิธี Image.Load
- ลบพื้นหลัง;
- บันทึกภาพลงแผ่นดิสก์ในรูปแบบที่รองรับโดย Aspose.Imaging
ความต้องการของระบบ
Aspose.Imaging สำหรับ Python ได้รับการสนับสนุนในระบบปฏิบัติการหลักทั้งหมด เพียงตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีข้อกำหนดเบื้องต้นดังต่อไปนี้
- Microsoft Windows / Linux พร้อม .NET Core Runtime
- ตัวจัดการแพ็คเกจ Python และ PyPi
ลบพื้นหลังในรูปภาพ ICO - 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() |
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% และอิมเมจได้รับการประมวลผลที่เซิร์ฟเวอร์ของคุณลบพื้นหลังใน ICO ผ่านแอปออนไลน์
ลบพื้นหลังในเอกสาร ICO โดยไปที่ เว็บไซต์ Live Demos การสาธิตสดมีประโยชน์ดังต่อไปนี้
ICO คืออะไร ICO รูปแบบไฟล์
รูปแบบไฟล์ ICO เป็นรูปแบบไฟล์รูปภาพสำหรับไอคอนคอมพิวเตอร์ใน Microsoft Windows ไฟล์ ICO มีรูปภาพขนาดเล็กตั้งแต่หนึ่งภาพขึ้นไปที่หลายขนาดและความลึกของสี เพื่อให้สามารถปรับขนาดได้อย่างเหมาะสม ใน Windows โปรแกรมเรียกทำงานทั้งหมดที่แสดงไอคอนแก่ผู้ใช้ บนเดสก์ท็อป ในเมนูเริ่ม หรือใน Windows Explorer ต้องมีไอคอนในรูปแบบ ICO
อ่านเพิ่มเติมรูปแบบการลบพื้นหลังอื่น ๆ ที่รองรับ
เมื่อใช้ Python ผู้ใช้จะลบพื้นหลังออกจากรูปแบบต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย เช่น