python-fu

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我想寫一個腳本，重新大小，移動和混合兩個圖像在一個使用gimp 2.8在Ubuntu 13.10。我上傳了2倍所需的圖像，結果在這裏： http://imgur.com/a/bjgIA 我設法讓所有的運行，但有一點失敗。混合命令。我將問題簡化爲pdb.gimp_edit_blend命令，它不是將圖層蒙版與透明背景混合，而是創建一個不透明的漸變。 image = gimp.image_list()

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Python-Fu中包含N_（）中的字符串的是什麼？

<TL;DR> 它用於GTK +，GIMP的GUI工具包中的國際化。到文檔的鏈接是：N_() </TL;DR> 我工作的Python-Fu和經常看到N_()括起來的字符串，如：N_("Some random string")。然而在另一個插件中，N_()將不會在那裏，"Some random string"工作得很好。那麼是什麼給？我搜查了一下，但沒有找到任何關於此的信息。來自Python專家

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python-fu/Map to Object：錯誤的參數類型

經過我的代碼一遍又一遍的挖掘，我非常渴望在線詢問，希望有人能幫助我。我正在嘗試開發一個python-fu腳本，其中一個重要部分就是將圖像映射到一個對象。但是每當我嘗試撥打pdb.plug_in_map_object()時，控制檯都會顯示 File "<input>", line 29, in <module> TypeError: wrong parameter type。我當前的代碼如下所示：

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Python-fu/gimpfu參數 - 「圖像」是什麼意思？

我一直在嘗試從腳本fu切換到python-fu，而我無法弄清楚我應該爲「圖像」參數傳遞什麼。在script-fu中它只是一個整數，但是當我將相同的整數放入python-fu時，它只是說它是錯誤的類型。同樣的字符串和浮動...我應該在這裏放什麼？該文件只是說它需要的參數是「圖像」，但這是什麼意思？我在哪裏找到它？我如何得到它？ pdb.gimp_image_get_layers(image) H

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Gimp python-fu：如何創建和保存1 jpg和1 png的多層xcf？

我有一個包含每個2圖像的大量目錄：1個jpg文件和1個png文件;我想從外部腳本創建與jpg相關的所有.xcf作爲第一層。在嘗試使用python之後，我一直淹沒在方案解釋和其他相關主題中......有人可以幫助我做出這樣的命令並理解它嗎？

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GIMP如何使用python控制檯（或使插件）在圖像之間導航

注意：由於在Windows上使用標準免費自動化工具（EDIT：GDK）應用程序時存在固有問題，因此僅適用於Windows。如果有更好的方式與在Windows比的AutoIt自動GDK工作，請讓我知道）我試圖自動化使用的AutoIt大多在GIMP一些任務，這是足以大多簡單，但是，移動打開圖像打開圖像是有問題的。到目前爲止，我已經完成了兩種方法（使用AutoIt）：自動單擊箭頭（在單窗口模式下）從圖

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python-fu select copy paste

我是python-fu的新手，（我的第二天），所以我的問題看起來很天真：我想從「r400r.png」中選擇一個矩形部分，旋轉它90度，並將我的選擇保存在「r400ra.png」中。到目前爲止，我試圖在這些線路上的東西： for fv in range(400,401): fn='r%sr.png' % fv img=pdb.gimp_file_load('/path/'+fn

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自動化刷置入

很新的瘸子，不幸的是還需要產生一個輸出:) 我期待自動將現有的刷子的實例圖像中的重複任務。任何人都可以用我可能用來實現這一目標的命令指出我的方向，或者告訴我這是否可以通過Gimp腳本執行？千恩萬謝

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如何在GIMP Python-fu插件中調用pdb.gimp_pencil

我正在嘗試使用GIMP繪製線條的任務自動化。所以我嘗試了迄今爲止沒有運氣的腳本功能。 >>>from pprint import pprint >>>img = gimp.Image(200, 200, RGB) >>>pprint (pdb.gimp_pencil.params) ((16, 'drawable', 'The affected dra

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爲什麼「清除」不起作用？

我有一個python-fu腳本，主要工作。它掃描要查找顏色的圖層，矩形選擇該顏色的連續區域，將圖像的該部分複製到該選區覆蓋的另一圖層中，並將其保存到單獨的文件中。都好。現在矩形選擇必須被清除，以便它不會再被選作其他設置的一部分，掃描重新開始，以便它可以找到下一個連續的矩形塊來保存。不幸的是，我可以看到掃描遍歷已被清除的區域，並且調試輸出顯示它仍然認爲顏色在那裏。儘管我可以看到這個地區是透明的。