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如何用python分析inkscape路徑數據

發布時間:2022-09-15 15:34:31 來源:億速云 閱讀:128 作者:iii 欄目:編程語言

本篇內容主要講解“如何用python分析inkscape路徑數據”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“如何用python分析inkscape路徑數據”吧!

inkscape生成路徑

設置文檔屬性:

如何用python分析inkscape路徑數據

設置網格:

如何用python分析inkscape路徑數據

導入png圖像作為參考:

如何用python分析inkscape路徑數據

注意導入圖像、文檔屬性,都是已左下角為原點:

如何用python分析inkscape路徑數據

在圖層與對象屬性欄,修改圖像可見性、鎖定圖像:

如何用python分析inkscape路徑數據

在當前圖層之上新建一個圖層,用來繪制路勁
隨意繪制矩形,并做好相應的形狀,比如兩個矩形之間切割可通過菜單:路徑->差集

如何用python分析inkscape路徑數據

將形狀轉換為路徑

理論上保存完之后,就有svg文件可以進行路徑轉換,但是由于svg文件格式復雜,會有各種各樣的形狀數據,所以這里需要把各種形狀統一轉換為路徑,以便python進行簡單解析

那么上面的例子就需要再進一步處理:

  • 如果對象是rect或其他形狀,執行菜單:路徑->對象轉路徑

  • 對于組合路徑的形狀,執行菜單:路勁->分割路勁

最后得到圖層如下:

如何用python分析inkscape路徑數據

保存svg文件后,再用記事本將其打開,會看到如下關鍵內容:

     <g
     inkscape:groupmode="layer"
     id="layer2"
     inkscape:label="圖層 2"><path
       style="fill:none;stroke:#000000;stroke-width:0.1;stroke-dasharray:none"
       d="m 510.66797,509.15234 3.82812,8.50586 h 3.92383 v -8.50586 z"
       id="path21706" /><path
       style="fill:none;stroke:#000000;stroke-width:0.1;stroke-dasharray:none"
       d="m 504.25195,509.15234 v 8.50586 h 8.14258 l -3.82812,-8.50586 z"
       id="rect3684" /></g>

其中有兩條path數據都是以m打頭,以z結尾,說明數據已經準備妥當。

python分析svg

這里采用正則表達式分析,并將結果輸出為lua表:

import re
import sys
f=open("繪圖.svg","r",encoding='utf-8')
print("result={")
s=f.read()
for mg in re.finditer("<g.*?</g>",s,re.S):
    for mp in re.finditer("<path.*?/>",mg.group(),re.S):
        path=[]
        pathid=""
        md=re.search("\sd=\"(.+?)\"",mp.group(),re.S)
        if md:
            last_pos=(0,0)
            ###################### 1                 2                 3                 4                 5                 6                 7                 8                 9
            for ml in re.finditer("(M[^MmLlHhVvZz]+)|(m[^MmLlHhVvZz]+)|(L[^MmLlHhVvZz]+)|(l[^MmLlHhVvZz]+)|(H[^MmLlHhVvZz]+)|(h[^MmLlHhVvZz]+)|(V[^MmLlHhVvZz]+)|(v[^MmLlHhVvZz]+)|(Z|z)",md.group(1)):
                if ml.group(1):
                    ###################### 1               3
                    for mv in re.finditer("(-?\d+(\.\d+)?),(-?\d+(\.\d+)?)",ml.group(1)):
                        last_pos=(float(mv.group(1)),float(mv.group(3)))
                        path.append(last_pos)
                elif ml.group(2):
                    for mv in re.finditer("(-?\d+(\.\d+)?),(-?\d+(\.\d+)?)",ml.group(2)):
                        last_pos=(last_pos[0]+float(mv.group(1)),last_pos[1]+float(mv.group(3)))
                        path.append(last_pos)
                elif ml.group(3):
                    for mv in re.finditer("(-?\d+(\.\d+)?),(-?\d+(\.\d+)?)",ml.group(3)):
                        last_pos=(float(mv.group(1)),float(mv.group(3)))
                        path.append(last_pos)
                    pass
                elif ml.group(4):
                    for mv in re.finditer("(-?\d+(\.\d+)?),(-?\d+(\.\d+)?)",ml.group(4)):
                        last_pos=(last_pos[0]+float(mv.group(1)),last_pos[1]+float(mv.group(3)))
                        path.append(last_pos)
                    pass
                elif ml.group(5):
                    for mv in re.finditer("(-?\d+(\.\d+)?)",ml.group(5)):
                        last_pos=(float(mv.group(1)),last_pos[1])
                        path.append(last_pos)
                elif ml.group(6):
                    for mv in re.finditer("(-?\d+(\.\d+)?)",ml.group(6)):
                        last_pos=(last_pos[0]+float(mv.group(1)),last_pos[1])
                        path.append(last_pos)
                elif ml.group(7):
                    for mv in re.finditer("(-?\d+(\.\d+)?)",ml.group(7)):
                        last_pos=(last_pos[0],float(mv.group(1)))
                        path.append(last_pos)
                elif ml.group(8):
                    for mv in re.finditer("(-?\d+(\.\d+)?)",ml.group(8)):
                        last_pos=(last_pos[0],last_pos[1]+float(mv.group(1)))
                        path.append(last_pos)
                elif ml.group(9):
                    path.append(path[0])
        mid=re.search("\sinkscape:label=\"(.+?)\"",mp.group(),re.S) or re.search("\sid=\"(.+?)(-\d+)*?\"",mp.group(),re.S)
        if mid:
            pathid=mid.group(1)
        print("{\nid=\""+pathid+"\",")
        for pos in path:
            print("Vector2(%f,%f),"%(pos[0],pos[1]))
        print("},")
print("}\n")

運行后得到數據:

result={
{
id="path21706",
Vector2(510.667970,509.152340),
Vector2(514.496090,517.658200),
Vector2(518.419920,517.658200),
Vector2(518.419920,509.152340),
Vector2(510.667970,509.152340),
},
{
id="rect3684",
Vector2(504.251950,509.152340),
Vector2(504.251950,517.658200),
Vector2(512.394530,517.658200),
Vector2(508.566410,509.152340),
Vector2(504.251950,509.152340),
},
}

到此,相信大家對“如何用python分析inkscape路徑數據”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!

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