Python实现将位图描摹为彩色矢量 svg 图片的源代码,Python实现位图转彩色矢量代码

news2024/7/6 19:53:33

Color Trace

这是一个将位图描摹为彩色矢量 svg 图片的程序,是一个命令行工具,使用 Python 脚本实现,运行环境 Python3.8+。

✨ 效果

以一个字帖图片为例,这是 png 格式的位图(370KB):

在这里插入图片描述

这是颜色数为 1 的 svg 转换结果,即只有黑色(32KB):

在这里插入图片描述

颜色数为 3 的 svg 转换结果(190KB):

在这里插入图片描述

📝 原理

它的原理是:

  • 先将位图图片的颜色缩减,以 png 为中转格式
  • 将图片按颜色分层
  • 将每一层颜色使用 Potrace 生成矢量 svg 图片
  • 最后将所有颜色的 svg 图片合成为一张彩色的 svg 图片

🔨 依赖

为了实现上述的功能,你需要先保证安装有:

  • ImageMagick,用于转换图像格式

  • Potrace,用于将位图转换为单一颜色矢量图

  • pngquant,用于缩减颜色(Median-Cut 算法,这是默认使用的算法)

  • pngnq,用于缩减颜色(NeuQuant 算法)

    pngnq 是可选安装,NeuQuant 算法可以生成更多颜色,如果你不去手动选择这个算法,就不需要安装 pngnq

    因为在 Windows 上安装 pngnq 还需要手动去下载 libpng13.dll,太麻烦。懒人就直接不用它了。

上述安装的意思是:将那些程序的可执行文件所在的目录添加到系统的环境变量。(如果不懂这句话的意思可以百度学习下,这个太基础,就不讲了)

Python 依赖下列库:

  • lxml

使用 pip 安装即可

👍 使用方式

本工具是 Python 脚本的形式,脚本文件在 src 文件夹中,在命令行中使用:

$ python color-trace.py -h
usage: color-trace.py [-h] -i src [src ...] [-o dest] [-d destdir] [-C N]
                      [--width <dim>] [--height <dim>] [-c N] [-q algorithm]
                      [-fs | -ri] [-r paletteimg] [-s] [-p size] [-D size]
                      [-S threshold] [-O tolerance] [-bg] [-v] [--version]

使用 potrace 将位图转化为彩色 svg 矢量图

optional arguments:
  -h, --help, /?        显示帮助
  -i src [src ...], --input src [src ...]
                        输入文件,支持 * 和 ? 通配符
  -o dest, --output dest
                        输出保存路径,支持 * 通配符
  -d destdir, --directory destdir
                        输出保存的文件夹
  -C N, --cores N       多进程处理的进程数 (默认使用全部核心)
  --width <dim>         输出 svg 图像宽度,例如:6.5in、 15cm、100pt,默认单位是 inch
  --height <dim>        输出 svg 图像高度,例如:6.5in、 15cm、100pt,默认单位是 inch
  -c N, --colors N      [若未使用 -p 参数,则必须指定该参数] 表示在描摹前,先缩减到多少个颜色。最多 256
                        个。0表示跳过缩减颜色 (除非你的图片已经缩减过颜色,否则不推荐0)。
  -q algorithm, --quantization algorithm
                        颜色量化算法,即缩减颜色算法: mc, as, or nq. 'mc' (Median-Cut,中切,由
                        pngquant 实现,产生较少的颜色,这是默认); 'as' (Adaptive Spatial
                        Subdivision 自适应空间细分,由 ImageMagick 实现,产生的颜色更少); 'nq'
                        (NeuQuant 神经量化, 可以生成更多的颜色,由 pnqng 实现)。 如果 --colors 0
                        则不启用量化。
  -fs, --floydsteinberg
                        启用 Floyd-Steinberg 拟色 (适用于所有量化算法或 -p/--palette).警告:
                        任何米色算法都会显著的增加输出 svg 图片的大小和复杂度
  -ri, --riemersma      启用 Rimersa 拟色 (只适用于 as 量化算法或 -p/--palette)
  -r paletteimg, --remap paletteimg
                        使用一个自定义调色板图像,用于颜色缩减 [覆盖 -c 和 -q 选项]
  -s, --stack           堆栈描摹 (若要更精确的输出,推荐用这个)
  -p size, --prescale size
                        为得到更多的细节,在描摹前,先将图片进行缩放 (默认值: 1)。例如使用 2,描摹前先预放大两倍
  -D size, --despeckle size
                        抑制斑点的大小(单位是像素) (默认值:2)
  -S threshold, --smoothcorners threshold
                        转角平滑参数:0 表示不作平滑处理,1.334 是最大。(默认值:1.0
  -O tolerance, --optimizepaths tolerance
                        贝塞尔曲线优化参数: 最小是0,最大是5(默认值:0.2)
  -bg, --background     将第一个颜色这背景色,并尽可能优化最终的 svg
  -v, --verbose         打印出运行时的细节
  --version             显示程序版本

例如:

$ python color-trace.py -i 位图.png -c 3 -o 矢量.svg
$ python color-trace.py -i 文件夹/*.png -c 3 -d 输出文件夹

🔮 背景

这个程序的初始代码

我希望将手上的一些扫描版的 PDF 书籍转为矢量格式保存,借助矢量图形的优点,如果使用适当的参数,可以得到更观看体验更好、体积更小的电子书。于是发现了 Potrace,转换的效果非常好,许多程序、项目都在使用它和它的代码,唯一的遗憾是它只支持黑白。

Potrace™ 是一种用于描摹位图的工具,即将位图转换为平滑、可缩放的图像。输入是位图(PBM、PGM、PPM 或 BMP 格式),输出是几种矢量文件格式之一。

典型用途是从扫描的数据(例如公司或大学徽标、手写笔记等)创建 SVG 或 PDF 文件。生成的图像是平滑的,可以以任何分辨率呈现。

Potrace 目前可以生成以下输出格式:SVG、PDF、EPS、PostScript、DXF、GeoJSON、PGM、Gimppath 和 XFig。

然后我也试用了 Adobe illustrator、Inkscape 的描摹功能,但都需要图形界面一张一张操作,不能批量化操作,不如 Potrace。

毕竟发现了 Potrace 这样一个古老、优秀、应用广泛的软件,然后我就在 Github 上搜索,看看有没有人用 Python 和 Potrace 结合,做出有意思的东西。

结果,还真就找到这样一个 star 几十的 repo:由 customink 在 2012 年用 Python3.2 实现的 color_trace !

看了 readme 后,怀着激动的心下载了源码,试运行,结果报错。毕竟是 2012 年用 Python3.2 写的,太古老了,Python 的许多内置函数都变了不少。

想要用的话,就只能自己修了。英文源码我是看不下去,就把里面的大部分注释和变量都替换成了方便我理解的中文翻译,这样才逐渐理解了这个程序的原理,然后进行测试、修复、优化,最终可用了。Happy!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/115913.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

多智能体强化学习环境【星际争霸II】SMAC环境配置

多智能体强化学习这个领域中&#xff0c;很多Paper都使用的一个环境是——星际争多智能体挑战(StarCraft Multi-Agent Challenge, SMAC)。最近也配置了这个环境&#xff0c;把中间一些步骤记录下来。2022.12.26 文章目录1 环境介绍1.1 相关论文1.2 项目代码地址2 安装过程3 相关…

2023年pmp的考试时间是什么时候?(含pmp资料)

不出意外&#xff0c;按照原计划&#xff0c;就是3、6、9、12月&#xff0c;22年11月延期考试地区的考生或者退考的估计会在3月或者6月考。具体就及时关注官网消息。 ​新版中文报名网站&#xff1a;中国国际人才交流基金会 这里说一下PMP的基本考试情况&#xff1a; 【考试注…

模型实战(2)之YOLOv5 实时实例分割+训练自己数据集

模型实战&#xff08;2&#xff09;之YOLOv5 实时实例分割训练自己数据集 本文将详解YOLOv5实例分割模型的使用及从头训练自己的数据集得到最优权重&#xff0c;可以直接替换数据集进行训练的训练模型可通过我的gitcode进行下载&#xff1a;https://gitcode.net/openmodel/yolo…

使用matplotlib画图 + python色彩大全

目录画线画点散点画点的形状、线的形状画点线在特定位置写文字plt.legend()中图例的位置方法一 plt.legend(loc4)方法二 plt.legend(bbox_to_anchor(num1, num2))方法三 bbox_to_anchor(1.05, 1), loc2, borderaxespad0保存图片指定图片大小网格线根据自己的需求做了一个画图的…

图的最短路径

文章目录单源最短路径-Dijkstra算法单源最短路径--Bellman-Ford算法多源最短路径--Floyd-Warshall算法单源最短路径-Dijkstra算法 针对一个带权有向图G&#xff0c;将所有结点分为两组S和Q&#xff0c;S是已经确定最短路径的结点集合&#xff0c;在初始时为空&#xff08;初始…

如何使用监控诊断工具Arthas(阿尔萨斯)

Arthas 是一款线上监控诊断产品&#xff0c;通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息&#xff0c;并能在不修改应用代码的情况下&#xff0c;对业务问题进行诊断&#xff0c;包括查看方法调用的出入参、异常&#xff0c;监测方法执行耗时&#xff0c;类加载信…

【python】实现精美圣诞树-拿下女神不是梦

&#x1f341;博主简介&#xff1a; &#x1f3c5;云计算领域优质创作者 &#x1f3c5;2022年CSDN新星计划python赛道第一名 &#x1f3c5;2022年CSDN原力计划优质作者 &#x1f3c5;阿里云ACE认证高级工程师 &#x1f3c5;阿里云开发者社区专…

Java Web基础面试题

✅作者简介&#xff1a;热爱国学的Java后端开发者&#xff0c;修心和技术同步精进。 &#x1f34e;个人主页&#xff1a;Java Fans的博客 &#x1f34a;个人信条&#xff1a;不迁怒&#xff0c;不贰过。小知识&#xff0c;大智慧。 &#x1f49e;当前专栏&#xff1a;Java面试题…

【K3s】第4篇 一篇文章带你了解使用Kompose

目录 1、Kompose介绍 2、安装Kompose 3、docker-compose文件转换为k8s文件 1、Kompose介绍 kompose是一个帮助熟悉 Kubernetes 的用户迁移到k8s的工具。 获取 Docker Compose 文件并将其转换为 Kubernetes 资源。 kompose是一个方便的工具&#xff0c;可以从本地 Docker …

Ffuf爆破神器(超详细)

目录为什么是Ffuf基本使用最基本的使用多个字典同时使用带cookie扫描&#xff08;-b&#xff09;静默模式&#xff08;-s&#xff09;递归扫描&#xff08;-recursion&#xff09;指定扩展名&#xff08;-e&#xff09;POST请求爆破方式1&#xff1a;指明请求地址和请求体【不推…

iOS 自动化测试踩坑(一): 技术方案、环境配置与落地实践

移动端的自动化测试&#xff0c;最常见的是 Android 自动化测试&#xff0c;我个人觉得 Android 的测试优先级会更高&#xff0c;也更开放&#xff0c;更容易测试&#xff1b;而 iOS 相较于 Android 要安全稳定的多&#xff0c;但也是一个必须测试的方向&#xff0c;这个系列文…

Android实现雪花特效自定义view

一、前言 这个冬天&#xff0c;老家一直没有下雨&#xff0c; 正好圣诞节&#xff0c;就想着制作一个下雪的特效。 圣诞祝福&#xff1a;平安夜&#xff0c;舞翩阡。雪花飘&#xff0c;飞满天。心与心&#xff0c;永相伴。 圣诞节是传统的宗教节日&#xff0c;对于基 督徒&…

前端自学你还在浪费时间吗?

其实最主要不是学的过程&#xff0c;而是学完后&#xff0c;你有没有把今天的练习题自己在重新敲个2&#xff0c;3遍&#xff0c;这样印象就会更加深刻&#xff0c;以后自己写代码的时候也会更加的得心应手。 手抄笔记让我打好了HTML基础和良好的CSS能力&#xff0c;当然这不一…

Cesium打包入门(gulp与esbuild)

本文针对Cesium源码包的打包工具gulp和esbuild进行了初步探讨&#xff0c;属于入门篇。 首先简要介绍采用gulpesbuild如何为多个源代码文件打包成一个单独文件&#xff0c;然后介绍了下Cesium中的源码包的结构&#xff0c;并简要分析了其打包的相关函数。 本文编译环境IDE使用…

【并发编程学习】一、线程的基本认识

一、线程的基本认识 1.1线程的基本介绍 线程是什么&#xff1f; 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中&#xff0c;是进程中的实际运行单位。 为什么会有多线程&#xff1f; ①因为其是CPU的最小调度单位&#xff0c;所以在多核CPU中&#xff0c…

圣诞节,深圳街头有点冷清了~

正文大家好&#xff0c;我是bug菌~今天是圣诞节&#xff0c;这也是我新冠康复的第二周了吧&#xff0c;还有点小咳嗽&#xff0c;伴随有点鼻炎&#xff0c;不过这周已经上了三天班了&#xff0c;整体感觉还算好吧&#xff0c;毕竟我嘴巴不硬&#xff0c;也比较低调不嚣张&#…

底层硬件创新夯实算力、应用创新贴近业务:英特尔至强助力下的VR医疗培训系统

早在1935年&#xff0c;科幻小说家斯坦利温鲍姆的小说《皮格马利翁的眼镜》中&#xff0c;就构想了一款实现虚拟现实&#xff08;VR&#xff09;的眼镜。近年来&#xff0c;除游戏、娱乐等大众熟知的应用场景外&#xff0c;VR逐渐涉足医疗、教育、生产制造等各种领域。 以医疗…

LeetCode-1759-统计同构子字符串的数目

1、数学 我们可以使用数学进行分析&#xff1a;每当出现连续的nnn个字符时&#xff0c;我们最终将其合在一起进行计算个数。显然我们可以获得的同构子字符串的个数应为n(n1)2\frac{n \times (n1)}{2}2n(n1)​。因此我们只需要遍历整个字符串&#xff0c;分别统计连续出现的字符…

57岛屿数量-61全排列 最长递增路径

57岛屿数量 矩阵中多处聚集着1&#xff0c;要想统计1聚集的堆数而不重复统计&#xff0c;那我们可以考虑每次找到一堆相邻的1&#xff0c;就将其全部改成0&#xff0c;而将所有相邻的1改成0的步骤又可以使用深度优先搜索&#xff08;dfs&#xff09;&#xff1a;当我们遇到矩阵…

AtCoder Beginner Contest 283 (A~F)

比赛名称&#xff1a;UNIQUE VISION Programming Contest 2022 Winter(AtCoder Beginner Contest 283) 比赛链接&#xff1a;AtCoder Beginner Contest 283 A - Power 题意&#xff1a; 求A^B(1<A,B<9) 要注意这个int强制转换&#xff0c;不然9^9输出结果时387420489&…