Главная — Фотошкола ЮУрГУ

Обработать картинку: Фоторедактор онлайн. Обрезать фото. Рамки, эффекты и фильтры

Содержание

Как редактировать картинку в Word? Простое руководство

Как редактировать изображения в Word? Для решения этой задачи не требуется дополнительных инструментов и настроек. Во многих программах, которые можно интегрировать с Word, есть возможность редактирования JPEG-файлов. Важно, что сделать это достаточно просто. Существует несколько одинаково эффективных процессов. О самом простом из них мы расскажем в данной статье: вы узнаете все о том, как редактировать изображение в документе Word.

Часть 1. Как редактировать картинку в Word?
Часть 2. Как отредактировать картинку в PDF-документе?
Часть 3. Преимущества формата PDF

Часть 1. Как редактировать картинку в Word?

Для начала нужно добавить картинку в Word. Панель инструментов для форматирования изображений появится только после нажатия на изображение. Чтобы добавить картинку, выполните действия, описанные ниже.

1. Вставка картинки в Word

  • Шаг 1. Откройте вкладку «Вставить» в верхнем меню Word. Открыв соответствующий раздел, вы сможете начать редактировать фотографии в Word.
  • Шаг 2. Нажмите «Изображение», чтобы убедиться, что вы добавили изображение в Word. Выберите необходимое изображение в появившемся диалоговом окне.

2. Удаление фона картинки в Word

Шаг 1. Нажмите «Удалить фон», чтобы убедиться, что фон картинки полностью удален.

Шаг 2. Отметьте области, которые вы хотите удалить. Освоив этот способ, вы узнаете, как редактировать картинки в Microsoft® Word. Сохраните изменения, чтобы удалить фон и полностью завершить процесс.

3. Внесение изменений в изображение

Следуйте нижеприведенным инструкциям для внесения исправлений в изображение.

  • Шаг 1. Нажмите на картинку, чтобы открыть вкладку «Формат».
  • Шаг 2. Нажмите «Коррекция», чтобы открыть раскрывающийся список. Вы увидите, как редактировать текст изображения в word.
  • Шаг 3. Внесите необходимые изменения и завершите процесс. Также вы узнаете, как редактировать изображения в Word 2007.

4. Художественные эффекты для изображения

Следуйте нижеприведенным инструкциям для добавления эффектов к изображению. Изучив инструкцию, вы узнаете, как редактировать изображение в word.

  • Шаг 1. Нажмите на картинку, чтобы увидеть вкладку «Формат».
  • Шаг 2. Нажмите на «Художественные эффекты
    » и выберите из них необходимый.

5. Сжатие картинок в Word

Чтобы сжать изображения в Word, выполните следующие действия:

  • Шаг 1. Нажмите на картинку, чтобы появилась вкладка «Формат».
  • Шаг 2. Нажмите «Сжать картинку», чтобы завершить процесс.

6. Сбросить изменения для изображения в Word

Для получение результата выполните следующие действия:

  • Шаг 1. Откройте панель инструментов «Формат», нажав на добавленное изображение.
  • Шаг 2. Нажмите «Сбросить изображение», чтобы сбросить настройки изображения.
  • Шаг 3. Для продолжения работы над изображением откройте вкладку «Коррекция».
  • Шаг 4. Меняйте яркость, контрастность и резкость изображения в появившемся диалоговом окне. Это даст ответ на вопрос о том, как редактировать изображения в word.

Часть 2. Как отредактировать картинку в PDF-документе?

В этой части мы покажем, как использовать PDFelement для редактирования изображений в файле PDF.

Скачать Бесплатно Скачать Бесплатно КУПИТЬ СЕЙЧАС КУПИТЬ СЕЙЧАС

Шаг 1. Открытие PDF-файла

Нажмите «Открыть файл» для открытия PDF-файла в программе PDFelement.

Шаг 2. Редактирование изображения в PDF-файле

Перейдите во вкладку «Редактировать», чтобы открыть интерфейс редактирования изображений. Вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши по изображению, а затем вырезать, копировать, вставлять или поворачивать его. Размер можно скорректировать и «на месте» в соответствии с вашими потребностями.

Шаг 3. Сохранение изменений

Завершив редактирование изображений в документе PDF, нажмите «Файл», а затем «Сохранить» для сохранения последних изменений.

Wondershare PDFelement — PDF приложение для самой удобной работы

Скачать Бесплатно Скачать Бесплатно

Мощная функция автоматического распознавания форм позволяет с легкостью обрабатывать формы.

Извлекайте данные легко, эффективно и точно с помощью функции извлечения данных из форм.

Преобразование стопок бумажных документов в цифровой формат с помощью функции распознавания текста для лучшего архивирования.

Редактируйте документы, не изменяя шрифты и форматирование.

Совершенно новый дизайн, позволяющий вам оценить содержащиеся в нем рабочие документы.

Часть 3. Преимущества формата PDF

PDF — один из форматов, превзошедших Word по всем параметрам. Многие компании постоянно используют документы такого типа. Это безопасный, надежный и популярный формат. Посторонние пользователи не могут редактировать файлы данного типа так же просто, как word-файлы. Пользователи PDF ценят формат за его универсальность и возможности редактирования. PDF-файлы имеют небольшой размер и занимают гораздо меньше места в памяти устройства по сравнению с документами word.

PDFelement это отличный формат, который пользуется большой популярностью. Программа обладает массой преимуществ, включая приятный интерфейс и удобство использования. С помощью этой программы вы можете создавать отличные PDF-документы. Работать с содержимым PDF еще никогда не было так просто, как с помощью этой программы. Ознакомьтесь с полным руководством здесь.

Это очень доступный, безопасный и быстрый в работе инструмент.

  • Открывайте, сохраняйте, печатайте и добавляйте разметку в PDF-файлы;
  • Используйте пароль для защиты вашего PDF.
  • Подписывайте документы, используя цифровую подпись;
  • Сделайте текст доступным для редактирования с помощью технологии распознавания текста (OCR)

Скачать Бесплатно Скачать Бесплатно КУПИТЬ СЕЙЧАС КУПИТЬ СЕЙЧАС

Обработка изображений на Python / Хабр

1. Введение

В процессе этой статьи будет разработан фильтр для изображения, который позволит показать контуры фигур на изображение.

Для этого будем рассматривать разности значений между соседями данного пикселя (серые на картинке).

Соседи у пикселя

Если пиксель находится на границе какой-либо фигуры, то одни соседи будут иметь значение , а другие соседи — . Отсюда, чем ближе пиксель к границе, тем больше . Тем самым, пиксели возле границы будут иметь большее значение, то есть ярче.

2. Реализация

Для обработки изображений потребуется модуль pillow (ссылка). Для удобства будем открывать изображение по ссылке. Для этого потребуется модуль urllib (ссылка). Импортируем необходимые модули.

from PIL import Image  # Для обработки изображения
from urllib.request import urlopen  # Для открытия изображения по ссылке

Откроем изображение по ссылки и приступим к обработке.

IMAGE_URL = 'https://avatars.mds.yandex.net/get-zen_doc/1587012/pub_5ccd9b67ffaa2300b352e32a_5ccda2ed02612c00b36f074c/scale_1200'
im_url = urlopen(IMAGE_URL)  # Обработаная ссылка на изображение
with Image.open(im_url) as image:  # Открытие изображения
    image_processed = Image.new('RGB', (image.size[0], image.size[1] * 2))  # Создание нового пустого изображения
    pixels = image.load()  # Получение массива пикселей
    pixels_processed = image_processed.load()
    for x in range(image.size[0]):
        for y in range(image.size[1] * 2):
            if y >= image.size[1]:
                pixels_processed[x, y] = handler_black_n_white(pixels, x, y - image.size[1], painted=True)  # Переписываем пиксели при помощи функции, написанной ранее
            else:
                pixels_processed[x, y] = pixels[x, y]  # Не меняем пиксели
image_processed. show()  # Вывод изображения

Получившееся изображение будет состоять из двух входных изображений, расположенных одно под одним. Нижнее будет обработанное. Для этого и рассматриваются в цикле

for два случая.

Введем необходимые функции.

def handler_black_n_white(pixels, i, j, painted=False):
    pixels_nearby = []  # Находим список пикселей которые стоят рядом с данным пикселем
    for di in range(-1, 2):
        for dj in range(-1, 2):
            try:
                pixels_nearby.append(pixels[i + di, j + dj])
            except:
                continue
    
    total_r, total_g, total_b = 0, 0, 0
    for pixel in pixels_nearby:
        current_r, current_g, current_b = pixel
        for other_pixel in pixels_nearby:
            other_r, other_g, other_b = other_pixel  # Выполним обработку
            delta_r = delta_g = delta_b = (abs(other_r - current_r) + abs(other_g - current_g) + abs(other_b - current_b)) / 3
            total_r, total_g, total_b = total_r + delta_r, total_g + delta_g, total_b + delta_b
    n = len(pixels_nearby)
    total_r, total_g, total_b = total_r / n / n, total_g / n / n, total_b / n / n  # Разделим на n **2
    if painted:
        total_r, total_g, total_b = recolor((total_r, total_g, total_b))
    return settle(total_r), settle(total_g), settle(total_b)  # Выведем

На вход этой функции, как понятно из названия, поступают 4 аргумента. Первый — массив с пикселями изображения; второй и третий — координаты пикселя; четвёртый — изменять цвет или нет.

pixels_nearby = []  # Находим список пикселей которые стоят рядом с данным пикселем
for di in range(-1, 2):
  for dj in range(-1, 2):
    try:
      pixels_nearby.append(pixels[i + di, j + dj])
      except:
        continue

Здесь в список pixels_nearby записываются соседи данного пикселя.

total_r, total_g, total_b = 0, 0, 0
for pixel in pixels_nearby:
  current_r, current_g, current_b = pixel
  for other_pixel in pixels_nearby:
    other_r, other_g, other_b = other_pixel  # Выполним обработку
    delta_r = delta_g = delta_b = (abs(other_r - current_r) + abs(other_g - current_g) + abs(other_b - current_b)) / 3
    total_r, total_g, total_b = total_r + delta_r, total_g + delta_g, total_b + delta_b

В этих строках вычисляются попарные разности между соседними пикселями.

n = len(pixels_nearby)
total_r, total_g, total_b = total_r / n / n, total_g / n / n, total_b / n / n  # Разделим на n **2
if painted:
  total_r, total_g, total_b = recolor((total_r, total_g, total_b))
return settle(total_r), settle(total_g), settle(total_b)  # Выведем

Далее при необходимости пиксели подкрашиваются и возвращаются.

В функции handler_black_n_white использовались следующие функции.

def settle(n):
    return int(max(0, min(255, n)))

settle используется для того, чтобы пиксель имел допустимые значения.

def recolor(t):
    r, g, b = t
    max_r, max_g, max_b = 255, 0, 255  # Фиолетовый
    min_r, min_g, min_b = 0, 0, 0  # Черный
    return settle(min_r + r * (max_r - min_r) / 256), settle(min_g + g * (max_g - min_g) / 256), settle(min_b + b * (max_b - min_b) / 256)

recolor нужна для подкраски пикселей.

По аналогии с handler_black_n_white можно построить следующую функцию.

def handler_color(pixels, i, j):
    pixels_nearby = []  # Находим список пикселей которые стоят рядом с данным пикселем
    for di in range(-1, 2):
        for dj in range(-1, 2):
            try:
                pixels_nearby.append(pixels[i + di, j + dj])
            except:
                continue
    
    total_r, total_g, total_b = 0, 0, 0
    for pixel in pixels_nearby:
        current_r, current_g, current_b = pixel
        for other_pixel in pixels_nearby:
            other_r, other_g, other_b = other_pixel  # Выполним обработку
            delta_r, delta_g, delta_b = abs(other_r ** 2 - current_r ** 2) ** 0.
 
 5, abs(other_g ** 2 - current_g ** 2) ** 0.5, abs(other_b ** 2 - current_b ** 2) ** 0.5
            total_r, total_g, total_b = total_r + delta_r, total_g + delta_g, total_b + delta_b
    n = len(pixels_nearby)
    total_r, total_g, total_b = total_r / n / n, total_g / n / n, total_b / n / n  # Разделим на n **2
    return settle(total_r), settle(total_g), settle(total_b)  # Выведем

Из названия понятно, что пиксели, которые вернёт эта функция, будут цветными, поэтому recolor, не требуется.

handler_color отличается от hander_black_n_white только 15 строкой. Здесь считается корень из разности квадратов, а не просто модуль разности, как в hander_black_n_white. В следствии чего значения пикселей будут на порядок больше и можно будет различать изменения цвета.

Стоит отметить, что эта функция будет гораздо дольше исполняться из-за взятия квадрата и корня.

3. Код

Вот итоговый код.

from PIL import Image  # Для обработки изображения
from urllib. request import urlopen  # Для открытия изображения по ссылке
IMAGE_URL = 'https://avatars.mds.yandex.net/get-zen_doc/1587012/pub_5ccd9b67ffaa2300b352e32a_5ccda2ed02612c00b36f074c/scale_1200'
im_url = urlopen(IMAGE_URL)  # Обработаная ссылка на изображение
def settle(n):
    return int(max(0, min(255, n)))
def handler_color(pixels, i, j):
    pixels_nearby = []  # Находим список пикселей которые стоят рядом с данным пикселем
    for di in range(-1, 2):
        for dj in range(-1, 2):
            try:
                pixels_nearby.append(pixels[i + di, j + dj])
            except:
                continue
    
    total_r, total_g, total_b = 0, 0, 0
    for pixel in pixels_nearby:
        current_r, current_g, current_b = pixel
        for other_pixel in pixels_nearby:
            other_r, other_g, other_b = other_pixel  # Выполним обработку
            delta_r, delta_g, delta_b = abs(other_r ** 2 - current_r ** 2) ** 0.5, abs(other_g ** 2 - current_g ** 2) ** 0.5, abs(other_b ** 2 - current_b ** 2) ** 0. 5
            total_r, total_g, total_b = total_r + delta_r, total_g + delta_g, total_b + delta_b
    n = len(pixels_nearby)
    total_r, total_g, total_b = total_r / n / n, total_g / n / n, total_b / n / n  # Разделим на n **2
    return settle(total_r), settle(total_g), settle(total_b)  # Выведем
def recolor(t):
    r, g, b = t
    max_r, max_g, max_b = 255, 0, 255  # Фиолетовый
    min_r, min_g, min_b = 0, 0, 0  # Черный
    return settle(min_r + r * (max_r - min_r) / 256), settle(min_g + g * (max_g - min_g) / 256), settle(min_b + b * (max_b - min_b) / 256)
def handler_black_n_white(pixels, i, j, painted=False):
    pixels_nearby = []  # Находим список пикселей которые стоят рядом с данным пикселем
    for di in range(-1, 2):
        for dj in range(-1, 2):
            try:
                pixels_nearby.append(pixels[i + di, j + dj])
            except:
                continue
    
    total_r, total_g, total_b = 0, 0, 0
    for pixel in pixels_nearby:
        current_r, current_g, current_b = pixel
        for other_pixel in pixels_nearby:
            other_r, other_g, other_b = other_pixel  # Выполним обработку
            delta_r = delta_g = delta_b = (abs(other_r - current_r) + abs(other_g - current_g) + abs(other_b - current_b)) / 3
            total_r, total_g, total_b = total_r + delta_r, total_g + delta_g, total_b + delta_b
    n = len(pixels_nearby)
    total_r, total_g, total_b = total_r / n / n, total_g / n / n, total_b / n / n  # Разделим на n **2
    if painted:
        total_r, total_g, total_b = recolor((total_r, total_g, total_b))
    return settle(total_r), settle(total_g), settle(total_b)  # Выведем
with Image. open(im_url) as image:  # Открытие изображения
    image_processed = Image.new('RGB', (image.size[0], image.size[1] * 2))  # Создание нового пустого изображения
    pixels = image.load()  # Получение массива пикселей
    pixels_processed = image_processed.load()
    for x in range(image.size[0]):
        for y in range(image.size[1] * 2):
            if y >= image.size[1]:
                pixels_processed[x, y] = handler_black_n_white(pixels, x, y - image.size[1], True)  # Переписываем пиксели при помощи функции, написанной ранее
            else:
                pixels_processed[x, y] = pixels[x, y]  # Не меняем пиксели
image_processed.show()  # Вывод изображения

Или ссылка на colab.

4. Итоги

Обработанная картинка

Нам удалось выполнить поставленную задачу. Картинка успешно обрабатывается и выводится. На данном этапе обработка занимает довольно много времени. Стоит подумать над способами оптимизации алгоритма.

Подумайте, где можно применить этот фильтр.

Обработка картинок и фотографий в Photoshop за 500 руб.

, исполнитель Дмитрий (cyberkot) – Kwork

Бесконечные бесплатные правки в рамках технического задания и условий заказа. Платить нужно только за те изменения, которые выходят за рамки первоначального заказа. Подробнее

cyberkot