Python REST API om afbeeldingen te maken en te converteren

Aan de slag met Aspose.Imaging Cloud SDK voor Python

De aanbevolen manier om Aspose.Imaging Cloud SDK voor Python te installeren is met PyPi. Gebruik de volgende opdracht voor een soepele installatie.

pip install aspose-imaging-cloud 

Lees en schrijf afbeeldingen in de cloud via Python API

Aspose.Imaging Cloud SDK voor Python is een zeer nuttige REST API waarmee computerprogrammeurs een breed scala aan beeldverwerkingsbewerkingen kunnen uitvoeren, waaronder creatie, manipulatie en conversie in de cloud, zonder initiële kosten. De bibliotheek heeft ondersteuning voor enkele populaire afbeeldingsbestandsformaten en maakt het lezen en schrijven van afbeeldingsbestandsformaten zoals BMP, GIF, JPEG, JPEG2000, PSD, TIFF, WEBP, PNG, WMF, EMF, SVG, TGA, APNG, enzovoort mogelijk. Zodra de afbeeldingen zijn gemaakt, kunnen softwareontwikkelaars deze eenvoudig laden en aanpassen aan hun behoeften. Het volgende voorbeeld laat zien hoe gebruikers een afbeelding uit de cloudopslag kunnen lezen.

# 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)

Afbeeldingen verkleinen, bijsnijden en roteren via Python API

Aspose.Imaging Cloud SDK voor Python stelt softwareontwikkelaars in staat om verschillende bewerkingen voor beeldmanipulatie uit te voeren in hun eigen cloudtoepassingen. Om de taken voor het verkleinen uit te voeren, moeten ontwikkelaars hun afbeelding uploaden naar Cloud Storage en vervolgens de naam ervan doorgeven in de API-URL. Na het bijwerken van de afbeeldingsparameters retourneert de API de bijgewerkte afbeelding in het antwoord. De REST API heeft verschillende andere belangrijke functies opgenomen, zoals het roteren van afbeeldingen, het schalen van afbeeldingen, het bijsnijden van een bestaande afbeelding, het toevoegen van een TIFF-afbeelding aan een andere en nog veel meer.

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)

Werken met TIFF-frames via Python API

Aspose.Imaging Cloud SDK voor Python heeft zeer krachtige ondersteuning voor TIFF-afbeeldingen (Tagged Image File Format) in Python-toepassingen. Er zijn verschillende belangrijke functies in de bibliotheek voor het verwerken van TIFF-bestandsformaten, zoals het extraheren van een frame uit een TIFF-afbeelding met meerdere frames, het verkrijgen van TIFF-frame-eigenschappen, het wijzigen van de grootte van een TIFF-frame, ondersteuning voor het roteren of omdraaien van TIFF-frames, het bijsnijden van een TIFF-frame, het toevoegen van TIFF-frames aan een andere TIFF-afbeelding, het extraheren van afzonderlijke TIFF-frames voor verdere verwerking en nog veel meer.

Geavanceerd zoeken naar afbeeldingen in cloud-apps

Aspose.Imaging Cloud SDK voor Python heeft zeer krachtige ondersteuning voor het zoeken naar afbeeldingen op verschillende manieren in Python-cloudtoepassingen. De bibliotheek stelt softwareontwikkelaars in staat om een ​​omgekeerde afbeeldingzoekopdracht uit te voeren, wat betekent dat de bronafbeeldingsset met ten minste één afbeelding wordt vergeleken met meerdere andere afbeeldingen. Softwareontwikkelaars kunnen bewerkingen uitvoeren zoals twee afbeeldingen vergelijken, afbeeldingen uit zoekcontext halen, afbeeldingsfuncties in zoekcontext bijwerken, vergelijkbare afbeeldingen vinden, dubbele afbeeldingen vinden, afbeeldingen zoeken op tags en nog veel meer.

# 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))