本篇内容主要讲解“如何用python分析inkscape路径数据”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何用python分析inkscape路径数据”吧!

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inkscape生成路径

设置文档属性：

设置网格：

导入png图像作为参考：

注意导入图像、文档属性，都是已左下角为原点：

在图层与对象属性栏，修改图像可见性、锁定图像：

在当前图层之上新建一个图层，用来绘制路劲
随意绘制矩形，并做好相应的形状，比如两个矩形之间切割可通过菜单：路径->差集

将形状转换为路径

理论上保存完之后，就有svg文件可以进行路径转换，但是由于svg文件格式复杂，会有各种各样的形状数据，所以这里需要把各种形状统一转换为路径，以便python进行简单解析

那么上面的例子就需要再进一步处理：

• 如果对象是rect或其他形状，执行菜单：路径->对象转路径

• 对于组合路径的形状，执行菜单：路劲->分割路劲

最后得到图层如下：

保存svg文件后，再用记事本将其打开，会看到如下关键内容：

其中有两条path数据都是以m打头，以z结尾，说明数据已经准备妥当。

python分析svg

这里采用正则表达式分析，并将结果输出为lua表：

import re
import sys
f=open("绘图.svg","r",encoding='utf-8')
print("result={")
s=f.read()
for mg in re.finditer("",s,re.S):
    for mp in re.finditer("",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")

运行后得到数据：

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，相信大家对“如何用python分析inkscape路径数据”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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