API REST Python per creare e convertire immagini

Introduzione ad Aspose.Imaging Cloud SDK per Python

Il metodo consigliato per installare Aspose.Imaging Cloud SDK per Python è tramite PyPi. Per un'installazione senza problemi, utilizzare il seguente comando.

pip install aspose-imaging-cloud 

Leggere e scrivere immagini nel cloud tramite API Python

Aspose.Imaging Cloud SDK per Python è un'API REST molto utile che consente ai programmatori di computer di eseguire un'ampia gamma di operazioni di elaborazione delle immagini, tra cui creazione, manipolazione e conversione nel cloud, con costi iniziali pari a zero. La libreria ha incluso il supporto per alcuni formati di file immagine popolari e consente la lettura e la scrittura di formati di file immagine quali BMP, GIF, JPEG, JPEG2000, PSD, TIFF, WEBP, PNG, WMF, EMF, SVG, TGA, APNG e così via. Una volta create le immagini, gli sviluppatori di software possono facilmente caricarle e modificarle in base alle proprie esigenze. L'esempio seguente dimostra come gli utenti possono leggere un'immagine dall'archiviazione cloud.

# 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)

Ridimensiona, ritaglia e ruota le immagini tramite API Python

Aspose.Imaging Cloud SDK per Python consente agli sviluppatori software di eseguire varie operazioni di manipolazione delle immagini all'interno delle proprie applicazioni cloud. Per ottenere le attività di ridimensionamento, lo sviluppatore deve caricare la propria immagine su Cloud Storage, quindi passare il suo nome nell'URL API. Dopo aver aggiornato i parametri dell'immagine, l'API restituisce l'immagine aggiornata nella risposta. L'API REST ha incluso diverse altre importanti funzionalità come la rotazione, il capovolgimento delle immagini, il ridimensionamento delle immagini, il ritaglio di un'immagine esistente, l'aggiunta di un'immagine TIFF a un'altra e molto altro.

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)

Lavora con i frame TIFF tramite API Python

Aspose.Imaging Cloud SDK per Python ha incluso un supporto molto potente per le immagini TIFF (Tagged Image File Format) all'interno delle applicazioni Python. Ci sono diverse funzionalità importanti nella libreria per la gestione dei formati di file TIFF, come l'estrazione di un frame da un'immagine TIFF multi-frame, l'ottenimento delle proprietà del frame TIFF, il ridimensionamento di un frame TIFF, il supporto per la rotazione o il capovolgimento del frame TIFF, il ritaglio di un frame TIFF, l'aggiunta di frame TIFF a un'altra immagine TIFF, l'estrazione di singoli frame TIFF per un'ulteriore elaborazione e molto altro.

Ricerca avanzata di immagini nelle app cloud

Aspose.Imaging Cloud SDK per Python ha incluso un supporto molto potente per la ricerca di immagini in diversi modi all'interno delle applicazioni cloud Python. La libreria consente agli sviluppatori software di eseguire una ricerca inversa delle immagini, ovvero il set di immagini di origine contenente almeno un'immagine che viene confrontata con diverse altre immagini. Gli sviluppatori software possono eseguire operazioni come confrontare due immagini, ottenere un'immagine dal contesto di ricerca, aggiornare le funzionalità delle immagini nel contesto di ricerca, trovare immagini simili, trovare immagini duplicate, cercare immagini per tag e molto altro.

# 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))