PPTX DOCX XLSX PDF ODP
Aspose.Imaging Python için
EMF

EMF Görsellerin Arka Planını Değiştirmek için Python Kullanın

EMF Görsel ve Fotoğrafların Arka Planını Sunucu API’leri Aracılığıyla Değiştirmek için Python Uygulaması Oluşturun

 

Aspose.Imaging Python için Aspose.Imaging Python için

Overview

Python ile EMF Görsel ve Fotoğraflarının Arka Planını Değiştirme

Çoğu zaman, bir görüntüyü EMF formatında düzenlerken, arka planını değiştirme zorunluluğu ortaya çıkar. İlk adım, fotoğrafta ön plandaki nesnelerin seçilmesini ve arka plana atfedilen alanları izole etmek için bunları görüntünün geri kalanından ayırmayı içerir. Arka plan tekdüze bir alan oluşturduğunda nesne konturları otomatik olarak oluşturulabilir. Ancak fotoğrafta düzensiz bir arka plan bulunuyorsa veya istenen nesnenin arka plandan ayırt edilmesinde zorluklar ortaya çıkıyorsa, ön görüntü işaretleme yönteminin kullanılması tavsiye edilir. Bu, fotoğrafta beklenen nesnelerin konumlandırıldığı dikdörtgen alanların seçilmesini ve türlerinin belirtilmesini gerektirir. Bu tür eylemler manuel olarak yürütülebilir veya otomatik nesne algılama için Cloud API aracılığıyla kolaylaştırılabilir. Nesnelerin seçilmesi ve orijinal arka planın kaldırılmasının ardından, yeni bir arka plan ekleme veya onu şeffaf hale getirme seçeneğiniz vardır. EMF formatındaki bir görselin arka planını değiştirmek için şunu kullanacağız: Python platformu için zengin özelliklere sahip, güçlü ve kullanımı kolay bir görüntü işleme ve dönüştürme API’si olan Aspose.Imaging for Python via .NET API. Sistem komutunuzdan aşağıdaki komutu kullanarak kurabilirsiniz.

Sistem komut satırı

>> pip install aspose-imaging-python-net

EMF'lerde arka planı Python ile Değiştirme Adımları

Aşağıdaki iş akışını kendi ortamınızda denemek için aspose-imaging-python-net gerekir.

  • EMF dosyalarını Image.Load yöntemiyle yükleyin
  • Arka planı değiştir;
  • Resmi Aspose.Imaging formatında diske kaydedin

sistem gereksinimleri

Aspose.Imaging for Python tüm büyük işletim sistemlerinde desteklenir. Sadece aşağıdaki ön koşullara sahip olduğunuzdan emin olun.

  • .NET Core Runtime ile Microsoft Windows / Linux.
  • Python ve PyPi paket yöneticisi.
 

EMF resimlerde arka planı değiştirin - 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()
view raw remove-change-background-generic-examples.py hosted with ❤ by GitHub
 

    • Python API için Aspose.Imaging Hakkında

    Aspose.Imaging API, uygulamalar içinde görüntüleri (fotoğrafları) oluşturmak, değiştirmek, çizmek veya dönüştürmek için kullanılan bir görüntü işleme çözümüdür. Şunları sunar: Çeşitli görüntü formatları (tek tip çok sayfalı veya çok çerçeveli görüntü işleme dahil) arasındaki dönüştürmeler dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere çapraz platform Görüntü işleme, çizim, grafik temel öğeleriyle çalışma, dönüştürmeler (yeniden boyutlandırma, kırpma, çevirme ve döndürme) gibi değişiklikler , ikilileştirme, gri tonlama, ayarlama), gelişmiş görüntü işleme özellikleri (filtreleme, renk taklidi, maskeleme, eğrilik düzeltme) ve bellek optimizasyon stratejileri. Bu bağımsız bir kitaplıktır ve görüntü işlemleri için herhangi bir yazılıma bağlı değildir. Projelere yerel API’ler ile yüksek performanslı görüntü dönüştürme özellikleri kolayca eklenebilir. Bunlar %100 özel şirket içi API’lerdir ve görüntüler sunucularınızda işlenir.

    Çevrimiçi Uygulama aracılığıyla arka planı EMF’lerde değiştirin

    Canlı Demolar web sitemizi ziyaret ederek EMF belgelerindeki arka planı değiştirin. Canlı demo aşağıdaki avantajlara sahiptir

      Hiçbir şey indirmenize veya kurmanıza gerek yok
      Herhangi bir kod yazmaya gerek yok
      EMF dosyalarınızı yükleyin ve "Arka planı şimdi değiştir" düğmesine basın
      Ortaya çıkan dosyanın indirme bağlantısını anında alın

    EMF Nedir EMF Dosya formatı

    Gelişmiş meta dosya biçimi (EMF), grafik görüntüleri aygıttan bağımsız olarak depolar. EMF'nin meta dosyaları, herhangi bir çıktı aygıtında ayrıştırıldıktan sonra saklanan görüntüyü oluşturabilen, kronolojik sırayla değişken uzunluktaki kayıtlardan oluşur. Bu değişken uzunluklu kayıtlar, kapalı nesnelerin tanımları, çizim komutları ve görüntüyü doğru bir şekilde oluşturmak için kritik olan grafik özellikleri olabilir. Bir cihaz kendi grafik ortamını kullanarak bir EMF meta dosyasını açtığında, orijinal görüntünün oranları, boyutları, renkleri ve diğer grafik özellikleri, açılış cihazı platformundan bağımsız olarak aynı kalır.

    Daha fazla oku

    Desteklenen Diğer Arka Plan Biçimlerini Değiştir

    Python kullanarak, arka planı da dahil olmak üzere farklı biçimlerde kolayca değiştirebilirsiniz.

    APNG (Hareketli Taşınabilir Ağ Grafikleri)
    BMP (Bitmap Resmi)
    ICO (Windows simgesi)
    JPG (Birleşmiş Fotoğraf Uzmanları Grubu)
    DIB (Cihazdan Bağımsız Bit Eşlem)
    DICOM (Dijital Görüntüleme ve İletişim)
    DJVU (Grafik Formatı)
    DNG (Dijital Kamera Görüntüsü)
    EMZ (Windows Sıkıştırılmış Gelişmiş Meta Dosyası)
    GIF (Grafik Değişim Formatı)
    JP2 (JPEG 2000)
    J2K (Dalgacık Sıkıştırılmış Görüntü)
    PNG (taşınabilir Ağ Grafikleri)
    TIFF (Etiketli Görüntü Formatı)
    WEBP (Raster Web Resmi)
    WMF (Microsoft Windows Meta Dosyası)
    WMZ (Sıkıştırılmış Windows Media Player Dış Görünümü)
    TGA (Targa Grafiği)
    SVG (ölçeklendirilebilir Vektör Grafiği)
    EPS (Kapsüllenmiş PostScript Dili)
    CDR (Vektör Çizim Görüntüsü)
    CMX (Corel Exchange Görüntüsü)
    OTG (OpenDocument Standardı)
    ODG (Apache OpenOffice Çizim Formatı)
    AVIF