このガイドでは、C# .NET を使用して PNG を PDF に変換し、ワークフローを効率化する方法について説明します。この変換により、ユーザーは画像を簡単に 1 つのファイルにコンパイルできるため、品質を損なうことなく、アクセシビリティ、互換性、ファイル サイズの削減が保証されます。
Joint Photographic Experts Group (JPG/JPEG) と Portable Network Graphics (PNG) は、インターネットで使用されている 2 つの一般的なラスター画像形式です。DCT 圧縮に依存する JPEG とは異なり、PNG は GIF および TIFF 形式で使用されるものと同じ LZW 圧縮を使用します。JPEG に対する PNG の最大の利点は、圧縮がロスレスであることです。つまり、開いて再度保存するたびに品質が低下しません。PNG は、詳細でコントラストの高い画像も適切に処理します。この記事では、.NET REST API を使用して JPG 画像を PNG 形式に変換する手順について説明します。
画像処理API C# で JPG を PNG に変換する JPEG から PNG への変換のための cURL コマンド 画像処理API Aspose.Imaging Cloud は、画像形式処理における当社の主力製品の 1 つです。既存の画像形式をトリミング、反転、拡大縮小、回転、検索、変換し、サポートされているファイル形式 にエクスポートできます。REST アーキテクチャにより、開発者はクラウドベースのソリューションにさまざまな画像処理機能を実装できます。さらにお客様の利便性を高めるために、Aspose.Imaging REST API をベースに Aspose.Imaging Cloud SDK for .NET を開発しました。これにより、C# .NET アプリケーション内で高度な画像処理をすべて実行できます。
インストール SDK を使用するには、まずシステムにインストールする必要があります。NuGet および GitHub からダウンロードできます。NuGet 経由で SDK をインストールするには、ターミナルで次のコマンドを実行してください。
タグ イメージ ファイル形式 (略称 TIFF または TIF) は、ラスター グラフィック イメージを保存するためのコンピュータ ファイル形式で、グラフィック アーティスト、出版業界、写真家の間で人気があります。TIFF は「非圧縮」形式であるため、JPEG、GIF、PNG とは異なります。TIFF ファイルには、複数のチャネルを持つ複数のイメージを保存できます。通常、これらの複数のイメージは、イメージのタイム スタックまたは Z スタック内の連続したフレームを表し、したがって、これらのイメージはすべて同じ次元を持ちます。
TIFF で利用できるその他のオプションは、レイヤーとページです。レイヤーは透明度に例えられ、その上に画像効果や画像が適用され、画像の上または下に配置できます。下の画像に示すように、画像には複数のレイヤーがあります。この記事では、Aspose.Imaging Cloud SDK for .NET を使用して、マルチフレーム TIFF 画像からフレームを抽出する手順について説明します。
SDKのインストール cURLコマンドを使用してTIFFフレームを抽出する C# で TIFF フレームを抽出する方法 SDKのインストール Aspose.Imaging Cloud SDK for .NET は、Aspose.Imaging Cloud API をベースに開発されたプログラミング SDK で、.NET 開発者にあらゆる画像操作機能を提供します。最初のステップは、NuGet および GitHub からダウンロードできる SDK をインストールすることです。次のコマンドを実行して、NuGet ライブラリから SDK をインストールします。
Install-Package Aspose.Imaging-Cloud または、代わりに、以下に示すように、Visual Studio の NuGet パッケージ マネージャーを使用してパッケージを追加することもできます。Aspose.Cloud SDK のインストール方法 の詳細については、次のリンクを参照してください。
SDK を使用するには、次のステップとして、個人用の ClientID と ClientSecret の詳細を取得する必要があります。そのため、最初のステップは Aspose.
Aspose.Imaging Cloud は、完全な画像形式処理 REST API です。画像処理のための豊富なオプションを提供し、処理可能なファイル形式に関する詳細は サポートされているファイル形式 で確認できます。この記事では、一般的な画像形式の形式間変換に関連する素晴らしい機能のいくつかについて説明します。
GIFからDICOMへの変換 JPEGをPNGに変換する GIFからDICOMへの変換 GIF画像 グラフィカル インターチェンジ フォーマット (GIF) は、高い圧縮品質により人気が高まっているビットマップ画像の一種です。また、最小のファイル サイズで画像をアニメーション化する方法を探しているユーザーに人気のフォーマットの 1 つでもあります。簡単に言うと、GIF は、連続してループする一連の画像または無音のビデオであり、再生ボタンを押す必要はありません。そのため、アプリケーションやオペレーティング システム間で幅広くサポートされ、移植性があります。
DICOM画像 同時に、医療におけるデジタル画像と通信 (DICOM) は、医療用画像情報と関連データの通信と管理の標準です。スキャナー、サーバー、ワークステーション、プリンター、ネットワーク ハードウェアなどの医療用画像デバイスの統合を簡単に提供できます。そのため、GIF 画像を DICOM 形式にレンダリングする必要がある場合があり、この機能を実現するために Aspose.Imaging Cloud を利用できます。次の手順では、Aspose.Imaging Cloud 上に開発された Aspose.Imaging Cloud SDK for .NET を使用します。
まず最初に、Aspose.Imaging Cloud SDK for .NETは、パッケージマネージャーコンソールで次のコマンドを使用してNuGetライブラリからインストールできます。
Install-Package Aspose.Imaging-Cloud -Version 21.2.0 Aspose.Cloud SDKのインストール方法の詳細については、次のリンクも参照してください。
この要件を満たすには、.NET Cloud SDK を使用する以外に、ターミナル上の cURL コマンドを使用して Cloud API にアクセスすることもできます。ただし、Cloud API にアクセスするには、承認されたユーザーのみが API にアクセスできるため、JWT アクセス トークンを生成する必要があります。詳細については、クライアント ID とクライアント シークレット キーを使用して JWT トークンを取得する方法 を参照してください。
Java REST API を使用したオブジェクト認識。Java REST API を使用して画像 OCR を実行し、オブジェクトを識別します。
OCR 技術を使用して画像からテキストを抽出し、オブジェクトを認識する機能は、さまざまな業界で不可欠になっています。この記事では、画像スキャンに光学式文字認識 (OCR) を使用し、シングル ショット検出器 (SSD) でオブジェクトを検出する利点について詳しく説明します。
この記事では、高度なツールを使用してカラー写真を白黒に変換する方法を説明します。これにより、プロフェッショナルな結果を簡単に効率的に得ることができます。写真家、デザイナー、そして画像に独特のタッチを加えたいと考えているすべての方に最適です。
私たちは、Aspose.Imaging Cloud APIに新しく導入された機能についてお知らせできることを嬉しく思います。これにより、逆画像検索のためのウェブベースの画像ソースがサポートされるようになりました。画像の歪みを修正する機能は、APIが他に類を見ないものであることを示しています。私たちは、お客様に可能な限り最高のソリューションを提供するために、継続的に作業を行い、改善に努めています。
リバース画像検索は、重複または類似の画像を見つけるのに役立ちます。また、不適切なまたはグラフィックコンテンツを監視するのにも役立ちます。リバース検索を使用してデジタル署名された画像を検索することで、著作権侵害や商標の偽造にも対抗できます。さらに、画像の歪み補正は Aspose.Imaging Cloud API に付加価値を与える別の機能です。これは、歪んだ画像が存在するスキャンされた PDF ドキュメントにも関連しています。このような PDF ドキュメントは、画像を歪み補正することで結果を改善できる検索可能な PDF ドキュメントにしばしば変換されます。これらの機能を以下に詳述しましょう。
Aspose.Imaging Cloud SDK for Pythonを使用した画像逆検索 いくつかのSDKがAspose.Imaging Cloud APIと通信するために利用可能です。SDKはすべての細かい詳細を処理するため、あなたは手間いらずで要件を進めることができます。SDKには .NET、Java、Python、PHP、Ruby、Android、および Node.js が含まれています。ここではPythonの例を用いて作業します：
まず最初に、Aspose.Cloudで無料の サインアップ が必要です。 Python 2.7 以降 をインストールし、その後、以下の PyPi パッケージ を requirements.txt に追加してください。
aspose-imaging-cloud>=20.1 依存関係を以下のようにインポートしてください：
import aspose-imaging-cloud 以下の Python コードを使用して、API を呼び出し、機能をテストできます:
def search_image_from_web_source(self): """Finds the similar images from the URL source""" print('Finds similar images from URL:') similarity_threshold = 30.0 max_count = 3 folder = ImagingAiBase.CLOUD_PATH # Folder with image to process storage = None # We are using default Cloud Storage # ウェブサイトから画像を検索コンテキストに追加します image_source_url = urllib.
皆さん、こんにちは。Aspose.Imaging Cloud の月例リリースがまた戻ってきました。リリースは公開されており、アプリケーションで使用できます。このリリースでは、SVG 画像形式のサポート、メモリ使用量の改善、その他多くの改善点、および Aspose.Imaging Cloud の以前のバージョンで報告された問題のバグ修正が導入されました。新機能と強化機能の詳細については、このバージョンの リリース ノート を参照してください。この記事では、この記事で導入された新機能の詳細について説明します。
SVGの操作 SVGは、他のファイル形式(PNG、JPEG、GIFなど)に比べて優れているため、より人気のある画像形式で使用されています。しかし、それでも、SVG画像をラスタライズする必要があるシナリオが数多くあります。これらのSVGスナップショットは、古いブラウザのフォールバック画像であり、特にソーシャルメディア共有用のサムネイル画像やプレビュー画像として必要になることがよくあります。
現在のリリースでは、SVG 画像形式を操作するための新しい API を導入しました。これで、SVG 画像のプロパティを更新したり、一般的なラスター画像に変換したりできるようになりました。この新しい機能により、Aspose.Imaging Cloud は開発者向けの完全なイメージング ソリューションに生まれ変わります。
アプリケーションで SVG イメージを簡単に操作する方法をお見せします。デモでは cURL コマンドを使用しています。ただし、Aspose.Imaging Cloud は GitHub や外部パッケージ マネージャーを介してすべての一般的なプログラミング言語の SDK も提供しているため、最小限の学習曲線で、お気に入りのプラットフォームで直接 Aspose.Imaging Cloud を使用してイメージを操作できます。
Aspose.Imaging Cloud は、SVG を操作するための次の 2 つの API を提供します。形式を SVG に設定すると、API はソース SVG イメージのプロパティを更新し、それ以外の場合は、指定されたイメージ形式に従ってイメージをラスタライズします。
GET /imaging/{name}/svg - 既存のSVGイメージのパラメータを更新します。 POST /imaging/svg - SVG画像のパラメータを更新します。画像データは、ゼロインデックスのmultipart/form-dataコンテンツまたは生のボディストリームとして渡されます。 さあ、始めましょう。SVG イメージを操作するには、記載されている手順に従います。
SVGプロパティの更新 認証用のJWTアクセストークンを取得する SVGソース画像をAsposeのデフォルトストレージにアップロードする SVG画像のプロパティを更新する // まずアクセストークンを取得する // https://dashboard.aspose.cloud/ からアプリ キーとアプリ SID を取得します。 curl -X POST "https://api.
逆画像検索と重複画像検出は、Web 全体またはコレクション内で類似または同一の画像を識別するために不可欠なツールです。この記事では、逆画像検索と画像比較ツールによってワークフローが効率化され、一致する写真や重複する写真を識別する精度が向上する仕組みについて説明します。