PPTX DOCX XLSX PDF ODP
Aspose.Imaging  для Python
WMF

Використовуйте Python для створення WMF зображень

Створюйте програми Python для анімації WMF зображень і фотографій за допомогою серверних API

Як карикатурити WMF зображення та фотографії за допомогою Python

Ми автоматично реагуємо на мультфільми, оскільки вони здатні викликати почуття ностальгії. У царині графічного дизайну зображення у стилі мультфільму є ключовими елементами, які часто можна побачити в маркетингових статтях. Цей ефект Cartoonify передбачає перетворення фотопортретів у мальовані відтворення, налаштування яскравості, перетворення на чорно-білі, гру з палітрами кольорів і об’єднання різних технік редагування для створення складних візуальних ефектів. Набір фільтрів зображень, зокрема «AdjustBrightness», «BinarizeFixed», «Filter», «ReplaceColor» і «ApplyMask», дає змогу користувачам досягти цих перетворень. Ці фільтри можна використовувати для зображень оригінального формату та фотографій, які було завантажено. Зображення у стилі мультфільмів підходять для ілюстрації на різноманітних веб-сторінках, додаючи життєвої сили науковим статтям і роблячи вміст більш привабливим для користувачів, що згодом збільшує трафік на сайт. Для створення мультяшних ефектів за допомогою зображень WMF ми використаємо Aspose.Imaging for Python via .NET API, який є багатофункціональним, потужним і простим у використанні API для обробки зображень і перетворення для платформи Python. Ви можете встановити його за допомогою наступної команди вашої системної консолi.

Системна консоль

>> pip install aspose-imaging-python-net

Кроки для мультфільму WMF через Python

Вам потрібен aspose-imaging-python-net , щоб спробувати наступний робочий процес у вашому власному середовищі.

  • Завантажувати файли WMF за допомогою методу Image.Load
  • Мультяшні зображення;
  • Збережіть стиснене зображення на диск у форматі, який підтримує Aspose.Imaging

Системні вимоги

Aspose.Imaging для Python підтримується в усіх основних операційних системах. Просто переконайтеся, що у вас є такі передумови.

  • Microsoft Windows / Linux з .NET Core Runtime. — Менеджер пакетів Python і PyPi.
 

Мультфільмувати WMF - Python

using Aspose.Imaging;
using Aspose.Imaging.FileFormats.Png;
using Aspose.Imaging.ImageFilters.FilterOptions;
using Aspose.Imaging.ImageOptions;
using Aspose.Imaging.Masking;
using Aspose.Imaging.Masking.Options;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
string templatesFolder = @"c:\Users\USER\Downloads";
Cartoonify();
void Cartoonify()
{
FilterImages(image =>
{
using (var processedImage = new PngImage(image))
{
image.Resize(image.Width * 2, image.Height, ResizeType.LeftTopToLeftTop);
processedImage.Cartoonify();
var gr = new Graphics(image);
gr.DrawImage(processedImage, processedImage.Width, 0);
gr.DrawLine(new Pen(Color.DarkRed, 3), processedImage.Width, 0, processedImage.Width, image.Height);
}
}, "cartoonify");
}
string RasterizeVectorImage(string formatExt, string inputFile)
{
string outputFile = Path.Combine(templatesFolder, $"rasterized.{formatExt}.png");
using (var image = Image.Load(inputFile))
{
image.Save(outputFile, new PngOptions());
}
return outputFile;
}
void FilterImages(Action<RasterImage> doFilter, string filterName)
{
List<string> rasterFormats = new List<string>() { "jpg", "png", "bmp", "apng", "dicom",
"jp2", "j2k", "tga", "webp", "tif", "gif", "ico" };
List<string> vectorFormats = new List<string>() { "svg", "otg", "odg", "eps", "wmf", "emf", "wmz", "emz", "cmx", "cdr" };
List<string> allFormats = new List<string>(rasterFormats);
allFormats.AddRange(vectorFormats);
allFormats.ForEach(
formatExt =>
{
var inputFile = Path.Combine(templatesFolder, $"template.{formatExt}");
bool isVectorFormat = vectorFormats.IndexOf(formatExt) > -1;
//Need to rasterize vector formats before background remove
if (isVectorFormat)
{
inputFile = RasterizeVectorImage(formatExt, inputFile);
}
var outputFile = Path.Combine(templatesFolder, $"{filterName}_{formatExt}.png");
Console.WriteLine($"Processing {formatExt}");
using (var image = (RasterImage)Image.Load(inputFile))
{
doFilter(image);
//If image is multipage save each page to png to demonstrate results
if (image is IMultipageImage multiPage && multiPage.PageCount > 1)
{
for (var pageIndex = 0; pageIndex < multiPage.PageCount; pageIndex++)
{
string fileName = $"{filterName}_page{pageIndex}_{formatExt}.png";
multiPage.Pages[pageIndex].Save(templatesFolder + fileName, new PngOptions());
File.Delete(templatesFolder + fileName);
}
}
else
{
image.Save(outputFile, new PngOptions());
File.Delete(outputFile);
}
}
//Remove rasterized vector image
if (isVectorFormat)
{
File.Delete(inputFile);
}
}
);
}
static class ImageFilterExtensions
{
public static void Cartoonify(this RasterImage image)
{
using var outlines = image.DetectOutlines(Color.Black);
image.AdjustBrightness(30);
image.Filter(image.Bounds, new MedianFilterOptions(7));
var gr = new Graphics(image);
gr.DrawImage(outlines, Point.Empty);
}
public static RasterImage DetectOutlines(this RasterImage image, Color outlineColor)
{
var outlines = new PngImage(image);
outlines
.GetDataContext()
.ApplyConvolutionFilter(ConvolutionFilterOptions.Blur)
.ApplyConvolutionFilter(ConvolutionFilterOptions.Outline)
.ApplyData();
outlines.BinarizeFixed(30);
ImageMasking.ApplyMask(outlines, outlines, new MaskingOptions() { BackgroundReplacementColor = Color.Transparent });
outlines.ReplaceColor(Color.FromArgb(255, 255, 255), 0, outlineColor);
outlines.ApplyConvolutionFilter(ConvolutionFilterOptions.Blur);
return outlines;
}
public static RasterImage ApplyOperationToRasterImage(this RasterImage image, Action<RasterImage> operation)
{
if (image is IMultipageImage multipage)
{
foreach (var page in multipage.Pages)
{
operation.Invoke((RasterImage)page);
}
}
else
{
operation.Invoke(image);
}
return image;
}
public static RasterImage ApplyFilter(this RasterImage image, FilterOptionsBase filterOptions)
{
return image.ApplyOperationToRasterImage(img =>
{
img.Filter(img.Bounds, filterOptions);
});
}
public static RasterImage ApplyConvolutionFilter(this RasterImage image, ConvolutionFilterOptions filterOptions)
{
return image.ApplyOperationToRasterImage(img =>
{
var pixelsLoader = new ImagePixelsLoader(img.Bounds);
img.LoadPartialArgb32Pixels(img.Bounds, pixelsLoader);
var outBuffer = new PixelBuffer(img.Bounds, new int[img.Width * img.Height]);
ConvolutionFilter.DoFiltering(pixelsLoader.PixelsBuffer, outBuffer, filterOptions);
img.SaveArgb32Pixels(outBuffer.Rectangle, outBuffer.Pixels);
});
}
public static IImageDataContext GetDataContext(this RasterImage image)
{
IPixelBuffer GetImageBuffer(RasterImage img)
{
var pixelsLoader = new ImagePixelsLoader(img.Bounds);
img.LoadPartialArgb32Pixels(img.Bounds, pixelsLoader);
return pixelsLoader.PixelsBuffer;
}
if (image is IMultipageImage multipage)
{
return new MultipageDataContext(
multipage.Pages.Select(page => new ImageDataContext((RasterImage)page)
{
Buffer = GetImageBuffer((RasterImage)page)
}));
}
return new ImageDataContext(image)
{
Buffer = GetImageBuffer(image)
};
}
public static IImageDataContext ApplyToDataContext(this IImageDataContext dataContext,
Func<IPixelBuffer, IPixelBuffer> processor)
{
if (dataContext is MultipageDataContext multipage)
{
foreach (var context in multipage)
{
context.Buffer = processor.Invoke(context.Buffer);
}
}
if (dataContext is ImageDataContext imageDataContext)
{
imageDataContext.Buffer = processor.Invoke(imageDataContext.Buffer);
}
return dataContext;
}
public static IImageDataContext ApplyConvolutionFilter(this IImageDataContext dataContext,
ConvolutionFilterOptions filterOptions)
{
return dataContext.ApplyToDataContext(buffer =>
{
var outBuffer = new PixelBuffer(buffer.Rectangle, new int[buffer.Rectangle.Width * buffer.Rectangle.Height]);
ConvolutionFilter.DoFiltering(buffer, outBuffer, filterOptions);
return outBuffer;
});
}
}
class ConvolutionFilter
{
public static void DoFiltering(
IPixelBuffer inputBuffer,
IPixelBuffer outputBuffer,
ConvolutionFilterOptions options)
{
var factor = options.Factor;
var bias = options.Bias;
var kernel = options.Kernel;
var filterWidth = kernel.GetLength(1);
var filterCenter = (filterWidth - 1) / 2;
int x, y;
int filterX, filterY, filterPx, filterPy, filterYPos, pixel;
double r, g, b, kernelValue;
int top = inputBuffer.Rectangle.Top;
int bottom = inputBuffer.Rectangle.Bottom;
int left = inputBuffer.Rectangle.Left;
int right = inputBuffer.Rectangle.Right;
for (y = top; y < bottom; y++)
{
for (x = left; x < right; x++)
{
r = 0;
g = 0;
b = 0;
for (filterY = -filterCenter; filterY <= filterCenter; filterY++)
{
filterYPos = filterY + filterCenter;
filterPy = filterY + y;
if (filterPy >= top && filterPy < bottom)
{
for (filterX = -filterCenter; filterX <= filterCenter; filterX++)
{
filterPx = filterX + x;
if (filterPx >= left && filterPx < right)
{
kernelValue = kernel[filterYPos, filterX + filterCenter];
pixel = inputBuffer[filterPx, filterPy];
r += ((pixel >> 16) & 0xFF) * kernelValue;
g += ((pixel >> 8) & 0xFF) * kernelValue;
b += (pixel & 0xFF) * kernelValue;
}
}
}
}
r = (factor * r) + bias;
g = (factor * g) + bias;
b = (factor * b) + bias;
r = r > 255 ? 255 : (r < 0 ? 0 : r);
g = g > 255 ? 255 : (g < 0 ? 0 : g);
b = b > 255 ? 255 : (b < 0 ? 0 : b);
outputBuffer[x, y] = ((inputBuffer[x, y] >> 24) << 24) | ((byte)r << 16) | ((byte)g << 8) | (byte)b;
}
}
}
}
class ConvolutionFilterOptions
{
public double Factor { get; set; } = 1.0;
public int Bias { get; set; } = 0;
public double[,] Kernel { get; set; }
public static ConvolutionFilterOptions Blur
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { 1, 2, 1 }, { 2, 4, 2 }, { 1, 2, 1 } },
Factor = 0.25 * 0.25
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions Sharpen
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { 0, -1, 0 }, { -1, 5, -1 }, { 0, -1, 0 } }
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions Emboss
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { -2, -1, 0 }, { -1, 1, 1 }, { 0, 1, 2 } }
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions Outline
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { -1, -1, -1 }, { -1, 8, -1 }, { -1, -1, -1 } }
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions BottomSobel
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { -1, -2, -1 }, { 0, 0, 0 }, { 1, 2, 1 } }
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions TopSobel
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { 1, 2, 1 }, { 0, 0, 0 }, { -1, -2, -1 } }
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions LeftSobel
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { 1, 0, -1 }, { 2, 0, -2 }, { 1, 0, -1 } }
};
}
}
public static ConvolutionFilterOptions RightSobel
{
get
{
return new ConvolutionFilterOptions
{
Kernel = new double[,] { { -1, 0, 1 }, { -2, 0, 2 }, { -1, 0, 1 } }
};
}
}
}
interface IImageDataContext
{
void ApplyData();
}
class ImageDataContext : IImageDataContext
{
public ImageDataContext(RasterImage image)
{
this.Image = image;
}
public RasterImage Image { get; }
public IPixelBuffer Buffer { get; set; }
public void ApplyData()
{
this.Buffer.SaveToImage(this.Image);
}
}
class MultipageDataContext : List<ImageDataContext>, IImageDataContext
{
public MultipageDataContext(IEnumerable<ImageDataContext> enumerable) : base(enumerable)
{
}
public void ApplyData()
{
foreach (var context in this)
{
context.ApplyData();
}
}
}
class ImagePixelsLoader : IPartialArgb32PixelLoader
{
public ImagePixelsLoader(Aspose.Imaging.Rectangle rectangle)
{
this.PixelsBuffer = new CompositePixelBuffer(rectangle);
}
public CompositePixelBuffer PixelsBuffer { get; }
public void Process(Aspose.Imaging.Rectangle pixelsRectangle, int[] pixels, Point start, Point end)
{
this.PixelsBuffer.AddPixels(pixelsRectangle, pixels);
}
}
interface IPixelBuffer
{
Aspose.Imaging.Rectangle Rectangle { get; }
int this[int x, int y]
{
get;
set;
}
void SaveToImage(RasterImage image);
}
class PixelBuffer : IPixelBuffer
{
public PixelBuffer(Aspose.Imaging.Rectangle rectangle, int[] pixels)
{
this.Rectangle = rectangle;
this.Pixels = pixels;
}
public Aspose.Imaging.Rectangle Rectangle { get; }
public int[] Pixels { get; }
public int this[int x, int y]
{
get => this.Pixels[this.GetIndex(x, y)];
set => this.Pixels[this.GetIndex(x, y)] = value;
}
public void SaveToImage(RasterImage image)
{
image.SaveArgb32Pixels(this.Rectangle, this.Pixels);
}
public bool Contains(int x, int y)
{
return this.Rectangle.Contains(x, y);
}
private int GetIndex(int x, int y)
{
x -= this.Rectangle.Left;
y -= this.Rectangle.Top;
return x + y * this.Rectangle.Width;
}
}
class CompositePixelBuffer : IPixelBuffer
{
private readonly List<PixelBuffer> _buffers = new List<PixelBuffer>();
public CompositePixelBuffer(Aspose.Imaging.Rectangle rectangle)
{
this.Rectangle = rectangle;
}
public Aspose.Imaging.Rectangle Rectangle { get; }
public int this[int x, int y]
{
get => this.GetBuffer(x, y)[x, y];
set => this.GetBuffer(x, y)[x, y] = value;
}
public void SaveToImage(RasterImage image)
{
foreach (var pixelBuffer in this._buffers)
{
pixelBuffer.SaveToImage(image);
}
}
public IEnumerable<PixelBuffer> Buffers => this._buffers;
public void AddPixels(Aspose.Imaging.Rectangle rectangle, int[] pixels)
{
if (this.Rectangle.IntersectsWith(rectangle))
{
this._buffers.Add(new PixelBuffer(rectangle, pixels));
}
}
private PixelBuffer GetBuffer(int x, int y)
{
return this._buffers.First(b => b.Contains(x, y));
}
}
 
  • Про API Aspose.Imaging для Python

    API Aspose.Imaging — це рішення для обробки зображень для створення, модифікації, малювання або конвертації зображень (фотографій) у програмах. Він пропонує: кросплатформну обробку зображень, включаючи, але не обмежуючись, перетворення між різними форматами зображень (включно з уніфікованою обробкою багатосторінкових або багатокадрових зображень), такі модифікації, як малювання, робота з графічними примітивами, перетворення (зміна розміру, обрізання, перевертання та обертання). , бінаризація, відтінки сірого, коригування), розширені функції обробки зображення (фільтрування, згладжування, маскування, виправлення) і стратегії оптимізації пам’яті. Це окрема бібліотека, яка не залежить від програмного забезпечення для роботи із зображеннями. Можна легко додати високоефективні функції перетворення зображень за допомогою власних API у проекти. Це 100% приватні локальні API, а зображення обробляються на ваших серверах.

    Мультфільмувати WMF через онлайн-додаток

    Мультифікуйте зображення WMF, відвідавши наш веб-сайт Live Demos . Жива демонстрація має такі переваги

      Не потрібно нічого завантажувати чи налаштовувати
      Не потрібно писати код
      Просто завантажте файли WMF і натисніть кнопку мультфільмувати зараз.
      Миттєво отримайте посилання для завантаження отриманого файлу

    WMF Що таке WMF формат

    Файли з розширенням WMF представляють метафайл Microsoft Windows (WMF) для зберігання векторних і растрових зображень. Щоб бути більш точним, WMF належить до категорії форматів векторних файлів графічних форматів, які не залежать від пристрою. Інтерфейс графічного пристрою Windows (GDI) використовує функції, збережені у файлі WMF, для відображення зображення на екрані. Пізніше було опубліковано розширену версію WMF, відому як Enhanced Meta Files (EMF), яка робить формат більш багатим на функції. Практично WMF схожі на SVG.

    Детальніше

    Інші підтримувані формати для мультфільмування

    Використовуючи Python, можна легко мультфільмувати різні формати, зокрема.

    APNG (Анімована переносна мережева графіка)
    BMP (Растрове зображення)
    ICO (Значок Windows)
    JPG (Об’єднана експертна група з фотографій)
    JPEG (Об’єднана експертна група з фотографій)
    DIB (Незалежне від пристрою растрове зображення)
    DICOM (Цифрові зображення та комунікації)
    DJVU (Графічний формат)
    DNG (Зображення цифрової камери)
    EMF (Розширений формат метафайлу)
    EMZ (Windows Compressed Enhanced Metafile)
    GIF (Графічний формат обміну)
    JP2 (JPEG 2000)
    J2K (Wavelet Compressed Image)
    PNG (Портативна мережева графіка)
    TIFF (Формат зображення з тегами)
    TIF (Формат зображення з тегами)
    WEBP (Растрове веб-зображення)
    WMZ (Стиснена оболонка Windows Media Player)
    TGA (Targa Graphic)
    SVG (Масштабована векторна графіка)
    EPS (Мова інкапсульованого PostScript)
    CDR (Векторний малюнок зображення)
    CMX (Corel Exchange Image)
    OTG (Стандарт OpenDocument)
    ODG (Формат Apache OpenOffice Draw)