Python REST-API zum Erstellen und Konvertieren von Bildern

Erste Schritte mit Aspose.Imaging Cloud SDK für Python

Die empfohlene Methode zur Installation von Aspose.Imaging Cloud SDK für Python ist die Verwendung von PyPi. Bitte verwenden Sie den folgenden Befehl für eine reibungslose Installation.

pip install aspose-imaging-cloud 

Bilder in der Cloud über die Python-API lesen und schreiben

Aspose.Imaging Cloud SDK für Python ist eine sehr nützliche REST-API, die es Computerprogrammierern ermöglicht, eine breite Palette von Bildverarbeitungsvorgängen einschließlich Erstellung, Bearbeitung und Konvertierung in der Cloud ohne Anfangskosten durchzuführen. Die Bibliothek unterstützt einige gängige Bilddateiformate und ermöglicht das Lesen und Schreiben von Bilddateiformaten wie BMP, GIF, JPEG, JPEG2000, PSD, TIFF, WEBP, PNG, WMF, EMF, SVG, TGA, APNG usw. Sobald die Bilder erstellt sind, können Softwareentwickler sie problemlos laden und nach ihren Anforderungen ändern. Das folgende Beispiel zeigt, wie Benutzer ein Bild aus dem Cloud-Speicher lesen können.

# set the input image path and format
name = 'input_image.jpg'
format = 'jpg'
folder = 'your_folder_path'

# send the request to the API to download the image
response = imaging_api.get_image_download(name, folder=folder, format=format)

# read the image data from the response
image_data = response.content

# Write an Image to the Cloud Storage via Python API

# set the output image path and format
name = 'output_image.jpg'
format = 'jpg'
folder = 'your_folder_path'

# send the request to the API to upload the image
response = imaging_api.create_updated_image(name, image_data, folder=folder, format=format)

# read the response to confirm the image was uploaded successfully
if response.status_code == 200:
    print('Image uploaded successfully.')
else:
    print('Error uploading image:', response.content)

Größe ändern, zuschneiden und drehen von Bildern über die Python-API

Mit dem Aspose.Imaging Cloud SDK für Python können Softwareentwickler verschiedene Bildbearbeitungsvorgänge in ihren eigenen Cloud-Anwendungen durchführen. Um die Größenänderungsaufgaben durchzuführen, muss der Entwickler sein Bild in den Cloud-Speicher hochladen und dann seinen Namen in der API-URL übergeben. Nach der Aktualisierung der Bildparameter gibt die API das aktualisierte Bild in der Antwort zurück. Die REST-API enthält mehrere wichtige weitere Funktionen wie das Drehen und Spiegeln von Bildern, das Skalieren von Bildern, das Zuschneiden eines vorhandenen Bilds, das Anhängen eines TIFF-Bilds an ein anderes und vieles mehr.

import asposeimagingcloudsdk
from asposeimagingcloudsdk.models.requests import CreateResizedImageRequest, CreateCroppedImageRequest

# Initialize Aspose.Imaging Cloud API client
imaging_api = asposeimagingcloudsdk.ImagingApi(api_key='YOUR_API_KEY', app_sid='YOUR_APP_SID')
# Set the input image file name and format
filename = 'input_image.jpg'
format = 'jpg'
# Set the output image file name and format
output_filename = 'output_image.jpg'
output_format = 'jpg'

# Set the new size for the resized image
new_width = 500
new_height = 500
# Set the coordinates and size of the area to be cropped
x = 50
y = 50
width = 400
height = 400
# Create a request object for creating the resized image
resize_request = CreateResizedImageRequest(filename, new_width, new_height, format, output_format, folder='input')
# Call the API to resize the image and save the result to the cloud storage
response = imaging_api.create_resized_image(resize_request)
# Create a request object for creating the cropped image
crop_request = CreateCroppedImageRequest(output_filename, output_format, x, y, width, height, format, folder='output')
# Call the API to crop the image and save the result to the cloud storage
response = imaging_api.create_cropped_image(crop_request)

Arbeiten mit TIFF-Frames über die Python-API

Aspose.Imaging Cloud SDK für Python bietet sehr leistungsstarke Unterstützung für TIFF-Bilder (Tagged Image File Format) in Python-Anwendungen. Die Bibliothek enthält mehrere wichtige Funktionen für die Handhabung von TIFF-Dateiformaten, z. B. das Extrahieren von Frames aus einem TIFF-Bild mit mehreren Frames, das Abrufen von TIFF-Frame-Eigenschaften, das Ändern der Größe eines TIFF-Frames, die Unterstützung für die Drehung oder Spiegelung von TIFF-Frames, das Zuschneiden eines TIFF-Frames, das Anhängen von TIFF-Frames an ein anderes TIFF-Bild, das Extrahieren einzelner TIFF-Frames zur weiteren Verarbeitung und vieles mehr.

Erweiterte Bildsuche in Cloud-Apps

Das Aspose.Imaging Cloud SDK für Python bietet sehr leistungsstarke Unterstützung für die Suche nach Bildern auf verschiedene Weise in Python-Cloud-Anwendungen. Die Bibliothek ermöglicht es Softwareentwicklern, eine umgekehrte Bildsuche durchzuführen, d. h. der Quellbildsatz enthält mindestens ein Bild, das mit mehreren anderen Bildern verglichen wird. Softwareentwickler können Vorgänge wie das Vergleichen zweier Bilder, das Abrufen eines Bilds aus dem Suchkontext, das Aktualisieren von Bildfunktionen im Suchkontext, das Suchen ähnlicher Bilder, das Suchen doppelter Bilder, das Suchen nach Bildern nach Tags und vieles mehr durchführen.

# optional parameters are base URL, API version and debug mode
imaging_api = ImagingApi('yourClientSecret', 'yourClientId')

# create search context or use existing search context ID if search context was
# created earlier
api_response = imaging_api.create_image_search(CreateImageSearchRequest())
search_context_id = api_response.id

# extract images features if it was not done before
imaging_api.create_image_features(CreateImageFeaturesRequest(
    search_context_id, image_id=None, images_folder='WorkFolder'))

# wait 'till image features extraction is completed
while imaging_api.get_image_search_status(
        GetImageSearchStatusRequest(
            search_context_id)).search_status != 'Idle':
    time.sleep(10)

# request finding duplicates
response = imaging_api.find_image_duplicates(
    FindImageDuplicatesRequest(search_context_id, 90))

# process duplicates search result
for duplicates in response.duplicates:
    print('Duplicates:')
    for duplicate in duplicates.duplicate_images:
        print('ImageName: {0}, Similarity: {1}'.format(duplicate.image_id,
                                                       duplicate.similarity))