1. Termékek
  2.   Kép
  3.   Python
  4.   Aspose.Imaging Cloud SDK for Python

Aspose.Imaging Cloud SDK for Python

 
 

Python REST API képek létrehozásához és konvertálásához

A Python REST SDK képfeldolgozáshoz lehetővé teszi a szoftverfejlesztők számára a képek létrehozását, szerkesztését, tömörítését, manipulálását, konvertálását és tömörítését.

A képek a modern kor kommunikációjának elengedhetetlen részét képezik, és olyan területeken alkalmazhatók, mint a közösségi média, a reklámozás, az egészségügy stb. A képek hatékony és pontos létrehozása, valamint feldolgozása nagyon kritikus követelmény számos modern kori vállalkozás számára. Szerencsére az Aspose.Imaging Cloud SDK for Python átfogó megoldást kínál a képekkel való munkához, lehetővé téve a szoftverfejlesztők számára, hogy különböző fontos feladatokat hajtsanak végre. olyan feladatok, mint a létrehozás, konvertálás, átméretezés, vágás, megtekintés, nyomtatás és még sok más. Az Aspose.Imaging Cloud SDK for Python egyik fő előnye, hogy lehetővé teszi a szoftverfejlesztők számára a képek feldolgozását anélkül, hogy speciális szoftverre vagy hardverre lenne szükségük.

Az Aspose.Imaging Cloud SDK for Python egy felhőalapú API, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy különféle formátumú képekkel dolgozzanak, például BMP, GIF, JPEG, JPEG2000, PSD, TIFF, WEBP, PNG, WMF, EMF , SVG és még sok más. Számos más fontos funkció is a könyvtár részét képezi, mint például metaadatok kinyerése a képekből, színkezelés támogatása, több rétegű munka egy képen, rétegek hozzáadása/eltávolítása vagy módosítása, vízjelek hozzáadása a képekhez (szöveg és kép vízjelek), Képfordítás és elforgatás, a kép tájolási problémáinak kijavítása, a kép perspektívájának megváltoztatása és még sok más

Az Aspose.Imaging Cloud SDK for Python nagyon könnyen kezelhető, és lehetővé teszi a fejlesztők számára a képek egyszerű konvertálását egyik formátumból a másikba, például PNG-képek konvertálását JPEG- vagy BMP-formátumba. Az SDK a képformátumok széles skáláját támogatja, így rendkívül sokoldalú. Az SDK másik nagyon hasznos funkciója, hogy a felhasználók átméretezhetik a képeket az SDK-val, ami hasznos a képek optimalizálásához bizonyos célokra, például a közösségi médiában közzétett bejegyzésekre vagy a weboldal tervezésére. Az SDK támogatja az arányos és nem arányos átméretezést is. Ezenkívül lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy levágják a képeket, hogy eltávolítsák a nem kívánt részeket, vagy bizonyos érdeklődési területekre összpontosítsanak. A felhasználók megadhatják a vágási paramétereket, például a vágási területet és a vágási módot.

Previous Next

Kezdő lépések az Aspose.Imaging Cloud SDK-val Pythonhoz

Az Aspose.Imaging Cloud SDK for Python telepítésének javasolt módja a PyPi használata. Kérjük, használja a következő parancsot a zökkenőmentes telepítés érdekében.

Az Aspose.Imaging Cloud SDK for Python telepítése PyPi-n keresztül

pip install aspose-imaging-cloud 
Le is töltheti közvetlenül az Aspose termékoldaláról.

Képek olvasása és írása a felhőben a Python API-n keresztül

Az Aspose.Imaging Cloud SDK for Python egy nagyon hasznos REST API, amely lehetővé teszi a számítógép-programozók számára a képfeldolgozási műveletek széles skáláját, beleértve a felhőben történő létrehozást, manipulációt és átalakítást, nulla kezdeti költséggel. A könyvtár támogatja néhány népszerű képfájlformátumot, és lehetővé teszi a képfájlformátumok olvasását és írását, mint például a BMP, GIF, JPEG, JPEG2000, PSD, TIFF, WEBP, PNG, WMF, EMF, SVG, TGA, APNG stb. . A képek elkészítése után a szoftverfejlesztők könnyedén betölthetik és igényeik szerint módosíthatják azokat. A következő példa bemutatja, hogyan olvashatnak a felhasználók egy képet a felhőtárhelyről.

Hogyan lehet képet olvasni/írni a Cloud Storage-ba a Python segítségével?

# 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)

Képek átméretezése, körbevágása és elforgatása Python API-n keresztül

Az Aspose.Imaging Cloud SDK for Python lehetővé teszi a szoftverfejlesztők számára, hogy különféle képkezelési műveleteket hajtsanak végre saját felhőalkalmazásaikon belül. Az átméretezési feladatok végrehajtásához a fejlesztőnek fel kell töltenie a képét a Cloud Storage szolgáltatásba, majd át kell adnia a nevét az API URL-ben. A képparaméterek frissítése után az API a frissített képet adja vissza a válaszban. A REST API számos más fontos funkciót is tartalmaz, például a képek elforgatását, a képek méretezését, egy meglévő kép kivágását, egy TIFF-kép hozzáfűzését egy másikhoz és még sok mást.

Hogyan lehet átméretezni vagy levágni képeket Python API-n keresztül?

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)

Tiff keretek használata Python API-n keresztül

Az Aspose.Imaging Cloud SDK for Python nagyon hatékony támogatást tartalmaz a Python alkalmazásokon belüli TIFF (Tagged Image File Format) képekhez. A könyvtárnak számos fontos funkciója van a TIFF fájlformátumok kezeléséhez, például keret kibontása többkockás TIFF-képből, TIFF-keret tulajdonságainak lekérése, TIFF-keret átméretezése, TIFF-keret elforgatása vagy átfordítása támogatás, TIFF-keret kivágása, TIFF hozzáfűzése képkockákat egy másik TIFF-képbe, az egyes TIFF-kockák kinyerését további feldolgozáshoz és még sok mást.

Speciális képek keresése a felhőalkalmazásokban

Az Aspose.Imaging Cloud SDK for Python nagyon hatékony támogatást tartalmaz a Python felhőalkalmazásokon belüli képek különböző módokon történő kereséséhez. A könyvtár lehetővé teszi a szoftverfejlesztők számára, hogy fordított képkeresést hajtsanak végre, ami azt jelenti, hogy a forrásképkészlet legalább egy képet tartalmaz, amelyet több más képpel is összehasonlítanak. A szoftverfejlesztők olyan műveleteket hajthatnak végre, mint például két kép összehasonlítása, képek lekérése a keresési kontextusból, a keresési kontextusban a képfunkciók frissítése, hasonló képek keresése, ismétlődő képek keresése, képek címkék szerinti keresése és még sok más.

Hogyan találhat duplikált képeket a Python API-n keresztül?

# 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))

 Magyar