WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Изменение разрешения преобразованных изображений с помощью расширения Sphinx ImageMagick sphinx.ext.imgconverter

Мы используем Python-Sphinx для создания наших руководств для конечных пользователей.

Чтобы автоматически преобразовывать различные форматы графических файлов, например, мы используем расширение Sphinx sphinx.ext.imgconverter, которое использует ImageMagick для преобразования наших форматов графических файлов в графические форматы, которые может понять данная цель сборки.

Подробную информацию см. на странице sphinx.ext.imgconverter.

К сожалению, вывод преобразованных изображений не удовлетворяет наши потребности. Основной проблемой является низкое разрешение преобразованных изображений, что приводит к пикселизации результатов.

Поэтому я включил следующую строку в свой conf.py:

image_converter_args=["-density 300"]

Теперь процесс сборки завершается сбоем, и я получаю следующее сообщение об ошибке.

Extension error:
convert exited with error:
[stderr]
magick.exe: unrecognized option `-density 300' at CLI arg 1 @ fatal/magick-cli.c/ProcessCommandOptions/428.

Кто-нибудь может мне помочь?

svg pdf imagemagick python-sphinx latex
30.04.2019

  • Это работает? image_converter_args=["convert -density 300"] (запуск convert в качестве подкоманды magick). 30.04.2019
  • @mzjn: теперь он говорит: unable to open image 'convert -density 300' и все еще терпит неудачу. 30.04.2019
  • Я не очень часто использовал ImageMagick, и документация сбивает с толку. Согласно imagemagick.org/script/magick.php, magick распознает вариант -density. 30.04.2019
  • @mzjn: я знаю, но, очевидно, это просто не работает. Возможно, есть проблема, как использовать файл image_converter_args. magick.exe -density 300 in.svg out.pdf работает без проблем. 30.04.2019
  • Сообщение об ошибке указывает, что вы не предоставили входное изображение. Попробуйте исключить convert из аргументов. Также укажите путь к convert для image_converter. Также убедитесь, что у вас установлены последние версии IM и Sphinx (у поддержки IM была ошибка в Sphinx ‹ 1.7). Предложите выполнить поиск в системе отслеживания проблем Sphinx и возможно, свяжитесь с автором расширения для правильного использования. 30.04.2019

Ответы:


1

Аргументы должны быть списком.

image_converter_args=["-density", "300"]

Где «-density» — аргумент оператора, а «300» — аргумент значения.

30.04.2019
  • Большое спасибо за ваш быстрый ответ. Теперь все работает как хотелось. Было бы неплохо, если бы документация этого расширения была немного более подробной. :-) 02.05.2019
    • Новые материалы
    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..
    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
    ИИ в аэрокосмической отрасли
    Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..
    Для любых предложений по сайту: [email protected]