API REST Python para criar e converter imagens

Introdução ao Aspose.Imaging Cloud SDK para Python

A maneira recomendada de instalar o Aspose.Imaging Cloud SDK para Python é usando o PyPi. Use o comando a seguir para uma instalação tranquila.

pip install aspose-imaging-cloud 

Ler e gravar imagens na nuvem via API Python

O Aspose.Imaging Cloud SDK para Python é uma API REST muito útil que permite que programadores de computador realizem uma ampla gama de operações de processamento de imagens, incluindo criação, manipulação e conversão na nuvem, com custo inicial zero. A biblioteca incluiu suporte para alguns formatos de arquivo de imagem populares e permite ler e gravar formatos de arquivo de imagem como BMP, GIF, JPEG, JPEG2000, PSD, TIFF, WEBP, PNG, WMF, EMF, SVG, TGA, APNG e assim por diante. Depois que as imagens são criadas, os desenvolvedores de software podem facilmente carregá-las e modificá-las de acordo com suas necessidades. O exemplo a seguir demonstra como os usuários podem ler uma imagem do armazenamento em nuvem.

# 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)

Redimensionar, cortar e girar imagens via API Python

O Aspose.Imaging Cloud SDK para Python permite que desenvolvedores de software realizem várias operações de manipulação de imagens dentro de seus próprios aplicativos de nuvem. Para realizar as tarefas de redimensionamento, o desenvolvedor precisa fazer upload de sua imagem para o Cloud Storage e, em seguida, passar seu nome na URL da API. Após atualizar os parâmetros da imagem, a API retorna a imagem atualizada na resposta. A API REST incluiu vários outros recursos importantes, como girar imagens invertidas, dimensionar imagens, cortar uma imagem existente, anexar uma imagem TIFF a outra e muito mais.

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)

Trabalhe com quadros TIFF via API Python

O Aspose.Imaging Cloud SDK para Python incluiu um suporte muito poderoso para imagens TIFF (Tagged Image File Format) dentro de aplicativos Python. Há vários recursos importantes na biblioteca para lidar com formatos de arquivo TIFF, como extrair quadros de uma imagem TIFF multiquadro, obter propriedades de quadros TIFF, redimensionar um quadro TIFF, rotação de quadros TIFF ou suporte para inversão, cortar um quadro TIFF, anexar quadros TIFF a outra imagem TIFF, extrair quadros TIFF individuais para processamento posterior e muito mais.

Pesquisa avançada de imagens em aplicativos de nuvem

O Aspose.Imaging Cloud SDK para Python incluiu um suporte muito poderoso para pesquisar imagens de diferentes maneiras dentro de aplicativos de nuvem Python. A biblioteca permite que desenvolvedores de software realizem uma pesquisa reversa de imagens, o que significa que o conjunto de imagens de origem contém pelo menos uma imagem que é comparada com várias outras imagens. Os desenvolvedores de software podem realizar operações como comparar duas imagens, obter imagens do contexto de pesquisa, atualizar recursos de imagens no contexto de pesquisa, encontrar imagens semelhantes, encontrar imagens duplicadas, pesquisar imagens por tags e muito mais.

# 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))