Python REST API для создания и преобразования изображений

Начало работы с Aspose.Imaging Cloud SDK для Python

Рекомендуемый способ установки Aspose.Imaging Cloud SDK для Python — с помощью PyPi. Для беспроблемной установки используйте следующую команду.

pip install aspose-imaging-cloud 

Чтение и запись изображений в облаке через API Python

Aspose.Imaging Cloud SDK для Python — очень полезный REST API, который позволяет программистам выполнять широкий спектр операций по обработке изображений, включая создание, обработку и преобразование в облаке, с нулевыми начальными затратами. Библиотека включает поддержку некоторых популярных форматов файлов изображений и позволяет читать и записывать форматы файлов изображений, такие как BMP, GIF, JPEG, JPEG2000, PSD, TIFF, WEBP, PNG, WMF, EMF, SVG, TGA, APNG и т. д. После создания изображений разработчики программного обеспечения могут легко загружать и изменять их в соответствии со своими потребностями. Следующий пример демонстрирует, как пользователи могут читать изображение из облачного хранилища.

# 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)

Изменение размера, обрезка и поворот изображений с помощью API Python

Aspose.Imaging Cloud SDK для Python позволяет разработчикам программного обеспечения выполнять различные операции по обработке изображений внутри собственных облачных приложений. Чтобы выполнить задачи по изменению размера, разработчику необходимо загрузить свое изображение в Cloud Storage, а затем передать его имя в URL-адрес API. После обновления параметров изображения API возвращает обновленное изображение в ответе. API REST включает несколько других важных функций, таких как поворот, переворачивание изображений, масштабирование изображений, обрезка существующего изображения, добавление изображения TIFF к другому и многое другое.

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)

Работа с кадрами TIFF через API Python

Aspose.Imaging Cloud SDK для Python включает очень мощную поддержку изображений TIFF (Tagged Image File Format) внутри приложений Python. В библиотеке есть несколько важных функций для обработки форматов файлов TIFF, таких как извлечение кадра из многокадрового изображения TIFF, получение свойств кадра TIFF, изменение размера кадра TIFF, поддержка поворота или переворота кадра TIFF, обрезка кадра TIFF, добавление кадров TIFF к другому изображению TIFF, извлечение отдельных кадров TIFF для дальнейшей обработки и многое другое.

Расширенный поиск изображений в облачных приложениях

Aspose.Imaging Cloud SDK для Python включает очень мощную поддержку поиска изображений различными способами внутри облачных приложений Python. Библиотека позволяет разработчикам программного обеспечения выполнять обратный поиск изображений, что означает исходный набор изображений, содержащий как минимум одно изображение, которое сравнивается с несколькими другими изображениями. Разработчики программного обеспечения могут выполнять такие операции, как сравнение двух изображений, получение изображения из контекста поиска, обновление функций изображений в контексте поиска, поиск похожих изображений, поиск дубликатов изображений, поиск изображений по тегам и многое другое.

# 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))