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【教学类-102-19】蝴蝶三色图作品1——卡纸蝴蝶(滴颜料按压对称花纹)A4横版最大号22.85CM

背景需求:

前期做了18次实验,基本实现了三色图三线的各种变化效果和16种图纸大小的批量导入

今天开始制作具体可用的学具——黑卡纸蝴蝶(滴颜料按压对撑颜色)

【教学类-102-11】蝴蝶外轮廓01——Python对黑白图片进行PS填充三种颜色+图案描边+图案填充白色+制作1图2图6图24图-CSDN博客文章浏览阅读1.1k次,点赞27次,收藏10次。【教学类-102-11】蝴蝶外轮廓01——Python对黑白图片进行PS填充三种颜色+图案描边+图案填充白色+制作1图2图6图24图 https://blog.csdn.net/reasonsummer/article/details/147234191?sharetype=blogdetail&sharerId=147234191&sharerefer=PC&sharesource=reasonsummer&spm=1011.2480.3001.8118

【教学类-102-12】蝴蝶外轮廓02——Python对黑白图片进行PS填充三种颜色+图案黑色描边(RBG160-250)+内部图案填充白色+制作1图2图6图24图_python操作ps-CSDN博客文章浏览阅读834次,点赞27次,收藏17次。【教学类-102-12】蝴蝶外轮廓02——Python对黑白图片进行PS填充三种颜色+图案黑色描边(RBG160-250)+内部图案填充白色+制作1图2图6图24图_python操作ps https://blog.csdn.net/reasonsummer/article/details/147256932?spm=1011.2415.3001.5331

1、黑色底纹的彩笔图案看不清楚

幼儿使用时,因为滴颜料按压,制作速度很快,大部分时间都是等颜料干透,所以我搭档就让他们先在卡纸上画对称图案,最后在滴颜料。(磨时间)

但是黑色卡纸上画彩色笔,看的不清楚。黑卡纸主要是为了衬托颜料的色彩。

2、折叠中线有误差

为了按压颜料,需要幼儿自己尝试对称折叠蝴蝶。卡纸比较硬,幼儿折叠后大致对位,但并不是很精准。

所以我想制作白色卡纸的蝴蝶,上面有折痕线,增加幼儿对折的精准度。

代码展示

'''
优化版
剪纸外轮廓描边虚线制作(黑点虚线)沿线剪——最终稳定版
将图片变成三色(透明、黑色、蓝色)或黑白色也可以
先把255白背景图片背景部分白色放大,然后(蝴蝶)做成透明图,及点状虚线,透明\切边\统一大小,保存1图2图4图24图,虚线与上下左右有空隙
黑线在透明与非透明交界线上,透明部分5磅,非透明不放呢5磅,
将非透明部分改成纯白色,没有任何灰色。
将三色图的外轮廓和内部花纹边线都显示出来。
三种线(花纹线、轮廓线、点状虚线)都可以单独设置颜色灰度和粗细。
竖版图(瓶子都是竖长条,尝试获取所有图片的最大长宽,制作来统一背景图),再插入竖版1图2图4图8图
选择1,获取统一图大小,修改WORD里面单元格样式。
选择2,把统一图做到WORD多图内(横板8种,竖版8种))
将竖图选择高的部分转化成宽度,进行文件名标注.便于按照图片本体宽度从大到小排列
再图片上添加中线虚线,便于对折。对称剪。
扩大描边,减少弯曲度,降低裁剪难度
点状虚线从灰色变成黑色,点子直径更大样式1:滴颜料对称蝴蝶deepseek,阿夏
20250425
'''
from PIL import Image, ImageDraw
import os
import math
x=int(input('1.统一图,2、多图\n'))print('------0、基本信息-----')
# 主路径
path = r'C:\Users\jg2yXRZ\OneDrive\桌面\20250401边缘线剪纸'
# path=r'D:\图片\20240614蛋筒彩蛋# 图片夹名称
a='15'
b='蝴蝶三色'
c='实线花纹白色图'# 保存
all=path+fr'\{a}_10{b}合并图'# 参数设置# 1、内部花纹框
# 花纹边框颜色((内部)
cchw=255
# 调整蓝色区域边框宽度(像素)
blue_width = 4 # 2、轮廓线
# 轮廓线黑线边框颜色(中间150,150,150)
ccn=0
# 轮廓线的宽度
mb_border_width = 10  # 黑边宽度(像素)
w=int(mb_border_width/2)  # 内5外5# 3、点状虚线裁剪边
# 点状虚线边框颜色(外边)
ccw=150
# 白色描边宽度(像素)轮廓线外层
white_border_width = 40
# 黑点直径(像素)
dot_size = 10# # 黑点间距(像素)增加间距确保均匀分布  
dot_spacing = dot_size * 2# 4、裁剪时不保留额外透明边距
transparent_edge = 0  # 裁剪时不保留额外透明边距# 5、画布尺寸放大
target_width = 2000     # 统一宽度
target_height =target_width    # 统一高度
background_expand = 1000 # 白色背景放大尺寸# 6、添加中线虚线(折痕)# Parameters for center line# 中线参数
xxx=180# 颜色
total_line_width = 10  # 总宽度10磅
left_width = int(total_line_width)/2       # 左边5磅
right_width = left_width     # 右边5磅
# line_width = 10  # 线条粗细
dash_length = 30  # 黑线段
gap_length = 30  # 白线段# 定义文件夹路径
in_folder = os.path.join(path,f'{a}_01{b}白背景')  # 原始图片(白背景)
big_folder = os.path.join(path, f'{a}_02{b}{c}放大背景')  # 放大背景输出
transparent_folder = os.path.join(path, f'{a}_03{b}{c}透明背景')  # 透明背景输出
output_folder = os.path.join(path, f'{a}_04{b}{c}黑边轮廓')  # 最终输出
dotput_folder = os.path.join(path, f'{a}_05{b}{c}黑边点虚线轮廓')  # 最终输出
input_folder = output_folder  # 原始图片文件夹
cropped_folder = os.path.join(path,f'{a}_06{b}{c}切边') # 裁剪后的透明图片
final_folder  = os.path.join(path,f'{a}_07{b}{c}切边统一图')
center_line_folder = os.path.join(path, f'{a}_08{b}{c}中线图')# 创建输出文件夹
os.makedirs(all, exist_ok=True)
os.makedirs(output_folder,exist_ok=True)
os.makedirs(dotput_folder, exist_ok=True)
os.makedirs(big_folder,exist_ok=True)
os.makedirs(cropped_folder, exist_ok=True)
os.makedirs(final_folder , exist_ok=True)
os.makedirs(transparent_folder, exist_ok=True)
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
os.makedirs(center_line_folder, exist_ok=True)# 灰线深浅测试
# for cr3 in range(cchw,cchw+10,10):# 黑色边框颜色# 灰色
if x==1:#   中线(内)    rrw=ggw=bbw=ccwrrn=ggn=bbn=ccnrrh=ggh=bbh=cchwrrx=ggx=bbx=xxx# rrn,ggn,bbn=ccn,ccn,ccn# # 花纹边框颜色# 灰色# rrh,ggh,bbh=cchw,cchw,cchw print('------1、白色PNG背景放大一点-----')# 遍历输入文件夹中的所有PNG文件for filename in os.listdir(in_folder):if filename.lower().endswith('.png'):# 打开原始图片input_path = os.path.join(in_folder, filename)with Image.open(input_path) as img:original_width, original_height = img.size# 创建新画布(长宽各+200,白色背景)new_width = original_width + background_expandnew_height = original_height + background_expandnew_image = Image.new('RGB', (new_width, new_height), (255, 255, 255))# 计算粘贴位置(居中)paste_x = (new_width - original_width) // 2paste_y = (new_height - original_height) // 2# 将原始图片粘贴到新画布上new_image.paste(img, (paste_x, paste_y), img if img.mode == 'RGBA' else None)# 保存结果big_path = os.path.join(big_folder, filename)new_image.save(big_path)print('------2、白色PNG背景变成透明-----')def process_image_to_transparent(file_path):img = Image.open(file_path)img = img.convert("RGBA")datas = img.getdata()new_data = []for item in datas:if item[0] == 255 and item[1] == 255 and item[2] == 255:new_data.append((255, 255, 255, 0))elif item[0] == 254 and item[1] == 255 and item[2] == 255:new_data.append((254, 255, 255, 0))else:new_data.append(item)img.putdata(new_data)return imgprint("正在转换白背景为透明背景...")for file_name in os.listdir(big_folder):if file_name.lower().endswith((".png", ".jpg", ".jpeg")):input_file_path = os.path.join(big_folder, file_name)output_file_path = os.path.join(transparent_folder, file_name)processed_image = process_image_to_transparent(input_file_path)processed_image.save(output_file_path)print(f"已处理: {file_name}")print('------3、添加双色不同宽度实线轮廓-----')def convert_to_white(image):"""将所有非透明像素强制转换为纯白色,并确保完全透明像素为(0,0,0,0)"""img = image.convert("RGBA")datas = img.getdata()new_data = []for item in datas:if item[3] > 0:  # 不透明像素new_data.append((255, 255, 255, 255))  # 纯白else:new_data.append((0, 0, 0, 0))  # 完全透明img.putdata(new_data)return imgdef get_edge_pixels(image):"""获取图像中不透明像素与透明像素交界的边缘像素坐标"""edge_pixels = []pixels = image.load()width, height = image.sizefor y in range(height):for x in range(width):if pixels[x, y][3] > 0:  # 不透明像素for dx, dy in [(-1,0),(1,0),(0,-1),(0,1)]:  # 4邻域检查nx, ny = x+dx, y+dyif 0 <= nx < width and 0 <= ny < height:if pixels[nx, ny][3] == 0:  # 邻域透明edge_pixels.append((x, y))breakreturn edge_pixelsdef create_border_mask(edge_pixels, width, height, border_width):"""创建指定宽度的边框遮罩"""border_pixels = set()w = border_width // 2  # 半径for x, y in edge_pixels:# 创建圆形画笔效果for dy in range(-w, w+1):for dx in range(-w, w+1):nx, ny = x+dx, y+dyif 0 <= nx < width and 0 <= ny < height:dist = (dx**2 + dy**2)**0.5if dist <= w:border_pixels.add((nx, ny))return border_pixelsdef draw_dual_width_border(image, normal_border_pixels, cyan_border_pixels):"""绘制不同宽度的双色边框"""border_layer = Image.new('RGBA', image.size, (0, 0, 0, 0))pixels = border_layer.load()    # # 先绘制较宽的普通边框 (10磅/13像素)for x, y in normal_border_pixels:pixels[x, y] = (rrn, ggn, bbn, 255)  # 普通边框颜色# 再绘制较窄的蓝色区域边框 (6磅/8像素),这会覆盖重叠部分for x, y in cyan_border_pixels:pixels[x, y] = (rrh,ggh,bbh, 255)  # 蓝色部分边框颜色return border_layerdef add_dual_width_border(input_path, output_path):"""处理单个图像,添加不同宽度的双色边框"""original = Image.open(input_path).convert('RGBA')width, height = original.size# 0. 首先识别原图中的(0,255,255)区域边界original_pixels = original.load()cyan_edges = set()for y in range(height):for x in range(width):if original_pixels[x, y][3] > 0:  # 不透明像素# 检查是否是(0,255,255)if original_pixels[x, y][0] == 0 and original_pixels[x, y][1] == 255 and original_pixels[x, y][2] == 255:# 检查4邻域是否有非(0,255,255)的不透明像素for dx, dy in [(-1,0),(1,0),(0,-1),(0,1)]:nx, ny = x+dx, y+dyif 0 <= nx < width and 0 <= ny < height:if original_pixels[nx, ny][3] > 0 and not (original_pixels[nx, ny][0] == 0 and original_pixels[nx, ny][1] == 255 and original_pixels[nx, ny][2] == 255):cyan_edges.add((x, y))break# 1. 将所有非透明像素转为纯白色white_image = convert_to_white(original)# 2. 获取透明与不透明的边缘edge_pixels = get_edge_pixels(white_image)# # 3. 创建不同宽度的边框区域# mb_border_width = 20 # 10磅 ≈ 13像素# blue_width = 8    # 6磅 ≈ 8像素normal_border_pixels = create_border_mask(edge_pixels, width, height, mb_border_width)cyan_border_pixels = create_border_mask(list(cyan_edges), width, height, blue_width)# 4. 绘制不同宽度的双色边框border_layer = draw_dual_width_border(white_image, normal_border_pixels, cyan_border_pixels)# 5. 合成结果result = Image.alpha_composite(white_image, border_layer)# 6. 最终清理result_data = result.getdata()final_data = []for item in result_data:if item[3] == 0:  # 透明final_data.append((0, 0, 0, 0))elif item[:3] == (rrn, ggn, bbn):  # 蓝色部分边框final_data.append((rrn, ggn, bbn, 255))elif item[:3] == (rrh,ggh,bbh):  # 普通边框final_data.append((rrh,ggh,bbh, 255))else:  # 白色final_data.append((255, 255, 255, 255))result.putdata(final_data)result.save(output_path, format='PNG')print(f"已添加不同宽度双色边框: {os.path.basename(input_path)}")# # 定义两种边框颜色# 黑色边框颜色# 灰色rrn,ggn,bbn=ccn,ccn,ccn# 花纹边框颜色# 灰色rrh,ggh,bbh=cchw,cchw,cchw  # # 蓝色部分(原(0,255,255)区域)边框颜色 (6磅宽)# rrn, ggn, bbn = 255, 0, 0  # 红色# # 其他部分边框颜色 (10磅宽)# cch, cch, cch = 0, 0, 0  # 黑色# 处理所有透明背景图片for file_name in os.listdir(transparent_folder):if file_name.lower().endswith('.png'):input_path = os.path.join(transparent_folder, file_name)output_path = os.path.join(output_folder, file_name)add_dual_width_border(input_path, output_path)print("\n所有处理完成!")print('------3、添加点状虚线轮廓-----')def get_edge_pixels(image):"""获取图像中不透明像素与透明像素交界的边缘像素坐标"""edge_pixels = []pixels = image.load()width, height = image.sizefor y in range(height):for x in range(width):if 

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介绍 &#x1f4d6; 什么是 RTMP&#xff1f; RTMP协议&#xff08;Real-Time Messaging Protocol&#xff0c;实时消息传输协议&#xff09;是由Adobe公司&#xff08;最初由Macromedia开发&#xff09;设计的一种用于实时传输音频、视频和数据流的网络协议&#xff0c;主要…...

c++初始化数组

1.前言 话说数组是n年前的事了&#xff0c;我为啥现在又提到它呢&#xff1f;因为很多人不会初始化数组&#xff0c;所以今天我来教教大家 2.初始化数组 初始化数组就是定义数组&#xff0c;就像这样 int a[5]{0}; 这样是a[0]到a[5]全都等于0 如果要输出这个数组&#xf…...

支持Win和Mac的批量图片压缩方法

软件介绍 如果你的图片太大&#xff0c;传输或上传总是卡壳&#xff0c;那就需要一款好用的图片压缩工具了。今天推荐的这款工具支持Windows和Mac双系统&#xff0c;简直是图片压缩界的"变形金刚"&#xff01; 图压&#xff08;图片压缩双系统版&#xff09; …...

autodl(linux)环境下载git-lfs等工具及使用

一、git-lfs工具下载 #初始化git.lfs命令 curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash sudo apt-get install git-lfs git lfs install 二、 huggingface-cli工具下载及使用 Linux设置huggingface的镜像&#xff1a; ex…...

云原生--核心组件-容器篇-3-Docker核心之-镜像

1、定义与作用 定义&#xff1a; Docker镜像是一个只读的模板&#xff0c;包含运行应用程序所需的所有内容&#xff0c;包括代码、依赖库、环境变量、配置文件等。简单来说&#xff0c;Docker镜像是一个轻量级、独立、可执行的软件包&#xff0c;它包含了运行某个软件所需的所有…...

Dify与n8n深度对比:AI应用开发与自动化工作流的双轨选择

Dify与n8n深度对比&#xff1a;AI应用开发与自动化工作流的双轨选择 在数字化转型加速的2025年&#xff0c;Dify和n8n作为两大主流工具&#xff0c;分别代表了AI应用开发与自动化工作流领域的顶尖解决方案。本文将从核心定位、功能特性、使用场景等维度展开对比&#xff0c;为…...

AI算法优化建筑形态与能耗管理 实现方案和技术架构

以下是基于AI算法优化建筑形态与能耗管理的实现方案与技术架构,结合行业实践与前沿技术趋势,分层次解析核心要素及实施路径: 一、技术架构设计 1. 数据采集与感知层 多源数据融合 传感器网络:部署温湿度、CO₂浓度、光照、人流密度等传感器,构建实时数据采集体系(如北京…...

【互联网架构解析】从物理层到应用层的全栈组成

目录 前言技术背景与价值当前技术痛点解决方案概述目标读者说明 一、技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块说明技术选型对比 二、实战演示环境配置要求核心代码实现&#xff08;Python网络请求&#xff09;运行结果验证 三、性能对比测试方法论量化数据对比结果分…...

Redis和MQ的区别

redis是一个高性能的key-value数据库&#xff0c;支持消息推送功能&#xff0c;可以当做一个轻量级的队列服务器使用。 redis只是提供一个高性能的、原子操作内存键值队&#xff0c;具有高速访问能力&#xff0c;虽然可以做消息队列的存储&#xff0c;但不具备消息队列的任何功…...

多系统安装经验,移动硬盘,ubuntu grub修改/etc/fstab 移动硬盘需要改成nfts格式才能放steam游戏

笔记本一个系统&#xff0c;移动硬盘两个系统&#xff0c;当前系统sda4.jpg 移动硬盘需要再装一个linux会有boot/efi&#xff0c;启动的时候grub界面才能识别&#xff0c;单linux没有efi别的电脑识别不到 没efi甚至启动不了grub 按下f6.jpg 看看笔记本grub能不能识别得到移动硬…...

4.26学习——web刷题

把攻防世界的web做了20道左右&#xff0c;挑了几道学到东西的题目记录一下 攻防世界warmup 进到环境中读取源代码发先有个提示&#xff1a;source.php&#xff0c;进去看看 <?phphighlight_file(__FILE__);class emmm{public static function checkFile(&$page){$wh…...

Go 语言中的实时交互式编程环境

在 Go 语言中&#xff0c;确实有几种方法可以实现类似 Python REPL 的实时交互式编程体验&#xff0c;让你可以实时编写代码并查看输出&#xff0c;而无需每次都编译运行整个程序。 但是需要注意的是&#xff0c;由于 Go 是编译型语言&#xff0c;完全的实时交互体验不如解释型…...

动态规划求解leetcode300.最长递增子序列(LIS)详解

给你一个整数数组 nums &#xff0c;找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列 是由数组派生而来的序列&#xff0c;删除&#xff08;或不删除&#xff09;数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如&#xff0c;[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。 示例 1&#…...

冯·诺依曼和哈佛架构​​​​两种架构的总线组成及核心特点

在计算机体系结构中&#xff0c;哈佛架构和冯诺依曼架构是两种不同的存储与总线设计范式&#xff0c;它们的总线组成和访问方式有显著差异。以下是两种架构的总线组成及核心特点的详细分析&#xff1a; 1. 冯诺依曼架构&#xff08;Von Neumann Architecture&#xff09; 核心…...

7.学习笔记-Maven进阶(P75-P89)-进度(p75-P80)

1.MAVEN-01-分模块开发的意义 &#xff08;一&#xff09;分模块开发意义 模块可以按功能划分&#xff0c;也可以按团队划分&#xff0c;所以把domain的方法抽取出来&#xff0c;进行共享&#xff0c;从而提高开发 的效率。 &#xff08;1&#xff09;分模块开发的意义&#xf…...

Java——令牌技术

目录 一、何为令牌 JWT令牌 介绍 JWT组成 二、JWT用于验证用户登录 三、JWT令牌生成和校验 简单用法 1.创建生成密钥的方法 2.接着添加过期时间&#xff0c;密钥&#xff0c;BASE64解码密钥的属性以及生成token的方法&#xff0c;合并上面生成密钥的方法&#xff0c;下面…...

【含文档+PPT+源码】基于Python校园跑腿管理系统设计与实现

项目介绍 本课程演示的是一款基于Python校园跑腿管理系统设计与实现&#xff0c;主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的 Python学习者。 1.包含&#xff1a;项目源码、项目文档、数据库脚本、软件工具等所有资料 2.带你从零开始部署运行本套系统 3.…...

Spring AI Alibaba - Milvus 初体验,实现知识库效果

先看效果 数据被存储在 milvus 中&#xff0c;包括原始数据和向量数据。 大模型使用向量化数据的回答&#xff1a; 环境准备 安装 milvus Milvus 是一款专为向量相似性搜索设计的高性能开源数据库。 本地测试环境可以直接 Standalone 模式安装&#xff0c;需要用到 docke…...