使用 python,是否可以从 fabric.js 画布的 json 表示重建图像?
使用Node.js很容易,但我使用的是 django,所以我更喜欢不必运行单独的 node.js 服务器来创建这些图像以将它们发送到我的 django 服务器。
没有。
如果不编写 Fabric 的 Python 端口(或自定义解析器+渲染器),我看不出这怎么可能。
原因如下:
JSON 数据字符串包含各种 Fabric 形状的自定义表示,在 Fabric 的解析和解释过程中,这些形状loadFromJSON
都被加载并呈现到画布上。然后可以使用画布生成图像。
您可以在 python 中解析数据,因为它只是 JSON。你可以走过它并分析它。您甚至可以“看到”需要加载到画布上的各种形状。但是你仍然需要主要的东西——创建每个形状的视觉表示。
除非您手动执行此操作(在 Python 中使用某种图形方法;这听起来像是一大堆工作),否则我认为没有什么可以做的。
您不必运行单独的节点服务器。但是您确实需要一个安装了模块“canvas”和“fabric”的节点运行时。完成后,您可以从 python 代码中轻松调用 nodejs 脚本
这是一个示例 js 脚本,它将读取 JSON 输入并生成 PNG 输出文件
var fabric = require('fabric').fabric,
fs = require('fs'),
out = fs.createWriteStream(process.argv[3]);
var canvas = fabric.createCanvasForNode(530, 630);
canvas.loadFromJSON(process.argv[2], function() {
canvas.renderAll();
var stream = canvas.createPNGStream();
stream.on('data', function(chunk) {
out.write(chunk);
});
});
这里是你如何在你的 python 代码中调用它
import subprocess
fabric_json = u'{"objects": [{"opacity": 1, "strokeMiterLimit": 10, "isMulticolor": false, "height": 203, "visible": true, "stroke": null, "filters": [], "hexColors": ["#085a68", "#ca350a", "#d8ec73"], "fill": "rgb(0,0,0)", "angle": 0, "fillRule": "nonzero", "flipX": false, "flipY": false, "top": 205.78, "scaleX": 0.46, "scaleY": 0.46, "strokeLineJoin": "miter", "width": 200, "backgroundColor": "", "clipTo": null, "type": "image", "strokeLineCap": "butt", "strokeDashArray": null, "strokeWidth": 1, "originY": "top", "originX": "left", "globalCompositeOperation": "source-over", "designId": 2825, "alignY": "none", "alignX": "none", "shadow": null, "crossOrigin": "", "src": "http://localhost.com/designs/sampleimage.png", "meetOrSlice": "meet", "designFileName": "sampleimage.png", "left": 208.68}], "backgroundImage": {"opacity": 1, "strokeMiterLimit": 10, "height": 630, "visible": true, "stroke": null, "filters": [], "fill": "rgb(0,0,0)", "angle": 0, "fillRule": "nonzero", "flipX": false, "flipY": false, "top": 0, "scaleX": 1, "scaleY": 1, "strokeLineJoin": "miter", "width": 530, "backgroundColor": "", "clipTo": null, "type": "image", "strokeLineCap": "butt", "strokeDashArray": null, "strokeWidth": 1, "originY": "top", "originX": "left", "globalCompositeOperation": "source-over", "alignY": "none", "alignX": "none", "shadow": null, "crossOrigin": "", "src": "http://localhost.com:5000/static/images/fabric/ts_rne_front.png", "meetOrSlice": "meet", "left": 0}, "background": "#bf1515"}'
subprocess.call(["node", "fabricImageGenerator.js", fabric_json, "outputImage.png"])