Comprendre ** comment convertir des photos en niveaux de gris ** est une compétence essentielle dans le domaine du traitement et de l’édition d’images. Les images en niveaux de gris, qui manquent de couleur mais sont riches en informations sur les tons, ont une esthétique distincte et attrayante qui peut susciter une émotion et un sentiment de beauté artistique. Nous aborderons le sujet intéressant de la conversion de photos JPG en niveaux de gris à l’aide de Python dans cet article, vous permettant de découvrir de nouvelles possibilités créatives.
Les points suivants seront abordés dans cet article :
- Bibliothèque d’images Python - Installation
- Convertir des images JPG en niveaux de gris à l’aide de Python
- Comment créer des images en niveaux de gris en ligne
Installation de la bibliothèque d’images Python
Avant de commencer, prenons un moment pour apprécier la bibliothèque d’images Python et son importance dans le traitement d’images. Cette bibliothèque est devenue un outil préféré des développeurs Python lorsqu’il s’agit de travailler avec des images en raison de sa simplicité et de ses énormes fonctionnalités.
Veuillez télécharger ou installer le package à partir de PyPI à l’aide de la commande pip indiquée ci-dessous :
pip install aspose.imaging
Comment convertir des photos JPG en niveaux de gris en Python
Passons en revue le processus étape par étape de conversion d’images JPG en niveaux de gris à l’aide de Python.
- Tout d’abord, créez un objet Image en chargeant le fichier image souhaité.
- Ensuite, convertissez l’objet Image en objet RasterCachedImage à l’aide de la méthode aspycore.as_of().
- Ensuite, utilisez la méthode RasterCachedImage.cache_data() pour mettre en cache les données d’image.
- Ensuite, convertissez l’objet RasterCachedImage en niveaux de gris à l’aide de sa méthode grayscale().
- Enfin, enregistrez l’image résultante en appelant la méthode RasterCachedImage.save().
L’exemple de code suivant montre comment convertir des images JPG en niveaux de gris en Python.
Image d’entrée
Voici un exemple d’image utilisé dans cet article.
Converti en niveaux de gris
Voici l’image après conversion en niveaux de gris.
Créer des images en niveaux de gris en ligne
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Étapes pour créer des images en niveaux de gris en ligne
- Tout d’abord, pour télécharger des images, cliquez dans la zone de dépôt des fichiers ou faites simplement glisser et déposez les fichiers image.
- Ensuite, appliquez le filtre Niveaux de gris et cliquez sur le bouton Appliquer.
- Si nécessaire, modifiez le format de l’image de sortie, puis appuyez sur le bouton Obtenir le résultat.
- Enfin, une fois l’opération de modification terminée, le lien de téléchargement des images traitées sera instantanément disponible.
Vous n’avez pas à vous soucier des installations pour profiter de notre formidable outil de filtrage d’images en ligne. Lancez simplement votre navigateur et préparez-vous à vous amuser en mettant vos images en niveaux de gris. Et voici la meilleure partie : notre serveur sécurisé super-duper a votre dos, gardant vos précieuses images en toute sécurité. Pas besoin de perdre le sommeil pour des raisons de confidentialité ou de sécurité. Oh, et marquez votre calendrier, car après 24 heures fraîches, vos fichiers soumis seront dits au revoir et disparaîtront du serveur comme par magie. Alors allez-y, amusez-vous et laissez-nous nous occuper du reste !
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Résumé
La conversion de photos JPG en niveaux de gris élargit le potentiel artistique et simplifie l’analyse des images. Dans cet article, nous avons vu comment convertir des images en niveaux de gris avec la bibliothèque d’images Python. Nous avons lancé un logiciel de filtrage d’images en ligne pour les personnes à la recherche d’une solution simple et rapide. La conversion en niveaux de gris est à votre portée, que vous aimiez la liberté et le contrôle de la programmation Python ou la facilité du service Internet. Acceptez l’élégance des photos en niveaux de gris, étudiez leurs possibilités artistiques et profitez de l’aventure créative qui vous attend.
Vous pouvez consulter la documentation pour en savoir plus sur la bibliothèque d’imagerie Python.
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