Авто проекта кортеж фото: Автомобили проекта «Кортеж» разъехались по покупателям – Коммерсантъ FM – Коммерсантъ

первые фото президентского лимузина — журнал За рулем

LADA

УАЗ

Kia

Hyundai

Renault

Toyota

Volkswagen

Skoda

Nissan

ГАЗ

BMW

Mercedes-Benz

Mitsubishi

Mazda

Ford

Все марки

Инаугурация президента России Владимира Путина поставила точку в спорах о том, готовы автомобили проекта «Кортеж» или нет. Из своего рабочего кабинета к месту церемонии он отправился именно на машине российского производства.

Никаких технических подробностей о машине пока не раскрыто. Но на кадрах прямой трансляции можно рассмотреть массивную хромированную вертикальную радиаторную решетку в стиле Rolls-Royce, четырехдверный кузов с длинной вставкой между дверями (зрительно уберите ее и получите представительский седан проекта), а также отсутствие дополнительных окошек за задними дверьми. Зрительно машина никак не меньше Mercedes-Benz S-класса Pullman, на котором президенты России передвигались до этого.

Ранее сообщалось, что лимузин для первого лица получит бензиновый двигатель V12 объемом 6,6 л с четырьмя (!) турбокомпрессорами. Его ориентировочная мощность — 830 л.с. Максимальный крутящий момент в 1320 Нм доступен в диапазоне от 2200 до 4500 об/мин. При этом машина оснащена «мягкой» гибридной силовой установкой на основе 48-вольтовой электросистемы с электромотором, который включается для помощи бензиновому мотору и одновременно выполняет роль стартер-генератора.

Автомобиль, как и прежние ЗИЛы руководства страны, собирали в спеццеху, на этот раз ФГУП НАМИ, которое выступает основным исполнителем проекта. Лимузин построен на Единой модульной платформе (ЕМП), которая также даст жизнь седану, микроавтобусу и внедорожнику.

• Седан и микроавтобус покажут на Московском международном автосалоне в конце августа этого года.
• Ранее были названы ориентировочные цены на автомобили проекта «Кортеж», которые будут доступны простым смертным.

«Кортеж»: первые фото президентского лимузина

Инаугурация президента России Владимира Путина поставила точку в спорах о том, готовы автомобили проекта «Кортеж» или нет. Из своего рабочего кабинета к месту церемонии он отправился именно на машине российского производства.

«Кортеж»: первые фото президентского лимузина

Фото: Сергей Севастьянов/ТАСС, видеотрансляция «Россия 24»

«Кортеж»: первые фото президентского лимузина

Инаугурация президента России Владимира Путина поставила точку в спорах о том, готовы автомобили проекта «Кортеж» или нет. Из своего рабочего кабинета к месту церемонии он отправился именно на машине российского производства.

«Кортеж»: первые фото президентского лимузина

Наше новое видео

3 искренних заблуждения при перевозке детей

50 л/100 км, автомат, пневмоподвеска — тест самого народного автомобиля СССР

Под звон бутылок: тест самого душевного автобуса ЛиАЗ-677

Понравилась заметка? Подпишись и будешь всегда в курсе!

За рулем на Яндекс. Новости

Новости smi2.ru

все новости, фото и видео по теме «КОРТЕЖ» на новостном сайте Мир24

СМИ: Касым-Жомарт Токаев прибыл в Алматы

Telegram-канал Orda приводит кадры, на которых можно заметить кортеж Токаева, в который входят несколько черных машин. При этом автомобили сопровождает бронеавтомобиль, а в воздухе кружит военный вертолет.

11:23 12/01/2022

Кортеж Зеленского врезался в автобусы с детьми

Легковые автомобили обогнали перевозившие детей транспортные средства и допустили столкновение. Самого президента Украины в кортеже не было.

06:40 15/07/2019

Мантуров рассекретил особенности кабриолета Aurus

Министр рассказал об особенностях готовящегося к выпуску внедорожника Aurus Komendant, а также кабриолета Aurus, который будет участвовать в параде Победы 9 мая.

10:43 30/04/2019

Американские СМИ сравнили лимузины Путина и Трампа

«Кортеж» оснащен двигателем V12, который гораздо мощнее, чем V8 в американском лимузине. Помимо этого, машина Трампа тяжелее российского авто на полторы тонны.

07:12 14/05/2018

Путину понравился автомобиль проекта «Кортеж»

Глава государства испытал лимузин накануне, во время церемонии вступления в должность, и далее будет использовать в поездках именно его.

14:15 08/05/2018

Круче, чем у Трампа: новый президентский лимузин проекта «Кортеж»

Избранный президент РФ Владимир Путин на церемонии инаугурации выехал из Первого корпуса Кремля в Большой Кремлевский дворец на новом автомобиле. Это был не традиционный «Мерседес», а новый лимузин из проекта «Кортеж». «МИР 24» узнал все подробности о президентской машине.

13:55 07/05/2018

В ФСО опровергли информацию о продаже в Сети лимузина Путина

На одном из популярных сайтов объявлений накануне появилось сообщение о продаже машины Mercedes-Benz Pullman из гаража особого назначения (ГОН), на котором якобы ездил президент РФ.

14:23 19/04/2018

Путин пересядет на лимузин проекта «Кортеж» после инаугурации

После вступления в должность российского президента новый отечественный автомобиль представительского класса начнут постепенно вводить в его рабочий график, сообщил пресс-секретарь главы государства Дмитрий Песков.

07:03 18/04/2018

НАМИ начал предсерийное производство автомобилей «Кортеж»

Посетивший предприятие Денис Мантуров отметил, что разработки, использованные в проекте, определят будущее российского автомобилестроения на многие годы вперед.

21:51 20/11/2017

ПОКАЗАТЬ ЕЩЕ

Автоматическое кадрирование изображения с помощью python/PIL

Вопрос задан 9 лет, 9 месяцев назад

Изменено 6 месяцев назад

Просмотрено 52k раз

36

Новинка! Сохраняйте вопросы или ответы и организуйте свой любимый контент.
Узнать больше.

Может ли кто-нибудь помочь мне понять, что происходит в моем скрипте автоматической обрезки изображения? У меня есть изображение png с большой прозрачной областью/пространством. Я хотел бы иметь возможность автоматически обрезать это пространство и оставить самое необходимое. Исходное изображение имеет квадратный холст, оптимально прямоугольный, инкапсулирующий только молекулу.

вот исходное изображение:

Погуглив, я наткнулся на код PIL/python, который, как сообщается, работает, однако в моих руках запуск кода ниже приводит к чрезмерной обрезке изображения.

 импорт изображения
импорт системы
изображение=Изображение.открыть('L_2d.png')
изображение.загрузить()
размер изображения = размер изображения.
imageBox = изображение.getbbox()
Компоненты изображения = image.split()
rgbImage = Image.new("RGB", imageSize, (0,0,0))
rgbImage.paste(изображение, маска=imageComponents[3])
укороченная коробка = rgbImage.getbbox()
распечатать изображениеКоробка
распечатать обрезанное поле
если imageBox != CroppedBox:
    обрезанный = изображение.кроп (обрезанный бокс)
    print 'L_2d.png:', "Размер:", imageSize, "Новый размер:",croppedBox
    cropped.save('L_2d_cropped.png')
 

вывод такой:

Может ли кто-нибудь, более знакомый с обработкой изображений/PLI, помочь мне разобраться в проблеме?

• python
• image
• обработка изображений
• python-imaging-library
• урожая

Install Pillow

 pip install Pillow
 

и использовать как

 из изображения импорта PIL
    
изображение=Изображение. открыть('L_2d.png')
imageBox = изображение.getbbox()
обрезано = image.crop(imageBox)
cropped.save('L_2d_cropped.png')
 

Когда вы ищете границы по mask=imageComponents[3] , вы ищете только по синему каналу.

4

Вы можете использовать numpy, преобразовать изображение в массив, найти все непустые столбцы и строки, а затем создать из них изображение:

 import Image
импортировать numpy как np
изображение=Изображение.открыть('L_2d.png')
изображение.загрузить()
image_data = np.asarray (изображение)
image_data_bw = image_data.max (ось = 2)
non_empty_columns = np.where (image_data_bw.max (ось = 0)>

  

  
 0) [0]
non_empty_rows = np.where (image_data_bw.max (ось = 1)> 0) [0]
cropBox = (мин.(непустые_строки), макс.(непустые_строки), мин.(непустые_столбцы), макс.(непустые_столбцы))
image_data_new = image_data[cropBox[0]:cropBox[1]+1,cropBox[2]:cropBox[3]+1 , :]
new_image = Изображение.из массива (image_data_new)
new_image. save('L_2d_cropped.png')
 

Результат выглядит так

Если что-то непонятно, спрашивайте.

8

Я проверил большинство ответов в этом посте, однако в итоге получил свой собственный ответ. Я использовал анаконду python3.

 из импорта PIL Image, ImageChops
отделка по определению (им):
    bg = Image.new (im.mode, im.size, im.getpixel ((0,0)))
    diff = ImageChops.difference(im, bg)
    diff = ImageChops.add(diff, diff, 2.0, -100)
    #Ограничивающая рамка, представленная в виде четырех кортежей, определяющих левые, верхние, правые и нижние координаты пикселя.
    #Если изображение полностью пусто, этот метод возвращает None.
    bbox = diff.getbbox()
    если бокс:
        вернуть im.crop (bbox)
если __name__ == "__main__":
    bg = Image.open("test.jpg") # Изображение, которое нужно обрезать
    new_im = обрезка (бг)
    new_im.show()
 

4

Вот еще одна версия с использованием pyvips.

 система импорта
импортировать pyvips
изображение = pyvips.Image.new_from_file(sys.argv[1])
слева, сверху, ширина, высота = image.find_trim (порог = 2, фон = [255, 255, 255])
изображение = изображение.кроп (слева, сверху, ширина, высота)
image.write_to_file(sys.argv[2])
 

Триммер pyvips полезен для фотографических изображений. Он выполняет медианный фильтр, вычитает фон, находит пиксели выше порогового значения и удаляет до первой и последней строки и столбца вне этого набора. Медиана и пороговое значение означают, что на него не влияют такие вещи, как сжатие JPEG, где шум или невидимые артефакты сжатия могут сбить с толку другие триммеры.

Если вы не укажете аргумент background , он использует пиксель в (0, 0). порог по умолчанию равен 10, что подходит для JPEG.

Здесь он работает на изображении Земли НАСА 8k x 8k пикселей:

 $ time ./trim.py /data/john/pics/city_lights_asia_night_8k.jpg x.jpg
реальное 0м1.868с
пользователь 0m13. 204s
система 0m0.280s
пиковая память: 100mb
 

До:

После:

Здесь есть сообщение в блоге с дальнейшим обсуждением.

Это улучшение по сравнению с ответом snew, который работает для прозрачного фона. С помощью математической морфологии мы можем заставить его работать на белом фоне (вместо прозрачного) с помощью следующего кода:

 из PIL import Image
из skimage.io импортировать imread
из skimage.morphology импортировать convex_hull_image
из skimage.color импортировать rgb2gray
im = imread('L_2d.jpg')
plt.imshow(им)
plt.title('входное изображение')
plt.show()
# создаем бинарное изображение
im1 = 1 - rgb2gray (им)
порог = 0,5
im1[im1 <= порог] = 0
im1[im1 > порог] = 1
chull = convex_hull_image(im1)
plt.imshow (чулль)
plt.title('выпуклая оболочка в бинарном изображении')
plt.show()
imageBox = Image.fromarray((chull*255).astype(np.uint8)).getbbox()
обрезано = изображение.из массива(им).кроп(изображениебокс)
cropped.save('L_2d_cropped. jpg')
plt.imshow (обрезанный)
plt.show()
 

Pilkit уже содержит процессор для автоматической обрезки TrimBorderColor . Что-то вроде этого должно работать:

 из pilkit.lib import Image
из pilkit.processors импортировать TrimBorderColor
img = Image.open('/path/to/my/image.png')
процессор = TrimBorderColor()
new_img = процессор.процесс(img)
 

https://github.com/matthewwithanm/pilkit/blob/b249aacbaab3db6d8ec9a02f9ad42856898/pilkit/processors/crop.py#L33

Недавно наткнулся на этот пост и заметил, что библиотека PIL изменилась. Я повторно реализовал это с помощью openCV:

 импорт cv2
def crop_im (им, отступ = 0,1):
    """
    Принимает изображение cv2, im и padding % как число с плавающей запятой, padding,
    и возвращает обрезанное изображение.
    """
    bw = cv2.cvtColor (им, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    строки, столбцы = bw.shape
    non_empty_columns = np.where (bw.min (ось = 0) <255) [0]
    non_empty_rows = np. where (bw.min (ось = 1) <255) [0]
    cropBox = (int(min(non_empty_rows) * (1 - заполнение)),
                int (мин (макс (non_empty_rows) * (1 + заполнение), строки)),
                интервал (мин (непустые_столбцы) * (1 - заполнение)),
                int(min(max(non_empty_columns) * (1 + заполнение), cols)))
    обрезано = im[cropBox[0]:cropBox[1]+1,cropBox[2]:cropBox[3]+1 , :]
    возврат обрезанный
им = cv2.imread('testimage.png')
обрезанный = урожай_им (им)
cv2.imshow('', обрезано)
cv2.waitKey(0)
 

3

Я знаю, что этот пост устарел, но по какой-то причине ни один из предложенных ответов мне не помог. Поэтому я взломал свою версию из существующих ответов:

 import Image
импортировать numpy как np
импортировать глобус
импортный шутил
импорт ОС
grey_tolerance = 0.7 # (0,1) = обрезка (больше, меньше)
f = 'test_image.png'
файл,расширение = os.path.splitext(f)
def get_cropped_line (non_empty_elms, допуск, S):
    если (сумма(non_empty_elms) == 0):
        поле обрезки = ()
    еще:
        non_empty_min = non_empty_elms. argmax()
        non_empty_max = S - non_empty_elms[::-1].argmax()+1
        CropBox = (non_empty_min, non_empty_max)
    возврат урожая
def get_cropped_area (изображение_bw, толщина):
    max_val = image_bw.max()
    допуск = max_val*tol
    non_empty_elms = (image_bw<=допуск).astype(int)
    S = непустой_elms.shape
    # Проходные ряды
    cropBox = [get_cropped_line(non_empty_elms[k,:],tolerance,S[1]) для k в диапазоне (0,S[0])]
    CropBox = фильтр (Нет, CropBox)
    xmin = [k[0] для k в поле урожая]
    xmax = [k[1] для k в поле урожая]
    # Пересекаем столбцы
    cropBox = [get_cropped_line(non_empty_elms[:,k],допуск,S[0]) для k в диапазоне(0,S[1])]
    CropBox = фильтр (Нет, CropBox)
    ymin = [k[0] для k в поле урожая]
    ymax = [k[1] для k в поле урожая]
    хмин = мин(хмин)
    хмакс = макс(хмакс)
    умин = мин (умин)
    умакс = макс (умакс)
    ymax = ymax-1 # Не уверен, зачем это нужно, но похоже.
    CropBox = (ymin, ymax-ymin, xmin, xmax-xmin)
    возврат урожая
определение auto_crop (f, ext):
    изображение=Image. open(f)
    изображение.загрузить()
    image_data = np.asarray (изображение)
    image_data_bw = image_data[:,:,0]+image_data[:,:,1]+image_data[:,:,2]
    CroppedBox = get_cropped_area (image_data_bw, grey_tolerance)
    image_data_new = image_data[cropBox[0]:cropBox[1]+1,cropBox[2]:cropBox[3]+1 , :]
    new_image = Изображение.из массива (image_data_new)
    f_new = f.replace(ext,'')+'_cropped'+ext
    new_image.save(f_new)
 

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя электронную почту и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Обязательно, но не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Отображение изображений — Документация Ren'Py

Определяющим аспектом визуального романа, давшим название форме, являются визуальные эффекты. Ren'Py содержит четыре инструкции, управляющие отображением изображения, и модель, которая определяет порядок, в котором изображения отображается. Это позволяет удобно отображать изображения таким образом, чтобы подходит для использования в визуальных новеллах и других играх-рассказчиках.

С изображениями работают четыре оператора:

• изображение — определяет новое изображение.
• show - показывает изображение на слое.
• сцена - очищает слой и дополнительно показывает изображение на этом слое.
• скрыть - удаляет изображение со слоя.

Поскольку резкая смена изображения может сбить пользователя с толку, Ren'Py имеет оператор with , который позволяет применять эффекты когда сцена меняется.

Большинство (если не все) утверждений, перечисленных на этой странице, проверяются Lint, чего нельзя сказать об их аналогах на Python.

Концепты

Изображение

Изображение — это то, что можно показать на экране с помощью функции show утверждение. Изображение состоит из имени и отображаемого объекта. Когда изображение отображается на слое, связанный с ним отображаемый объект отображается на этом слое.

Имя изображения состоит из одного или нескольких имен, разделенных пространства. Первый компонент имени изображения называется 9.0181 изображение тег . Второй и более поздние компоненты имени — это изображение . атрибуты .

Например, возьмем имя изображения mary beach night happy . Изображение тег мэри , а атрибуты изображения пляж , ночь , и счастливых .

Отображаемый объект — это то, что можно отобразить на экране. Большинство обычная вещь для показа - это статическое изображение, которое можно указать с помощью задавая имя файла изображения в виде строки. В приведенном выше примере мы могли бы использовать "mary_beach_night_happy.png" в качестве имени файла. Однако изображение может относиться к любой отображаемой поддержке Ren'Py, а не только к статическим изображениям. Таким образом, одни и те же заявления которые используются для отображения изображений, также могут использоваться для анимации, твердых цвета и другие типы отображаемых объектов.

Слой

Слой — это список отображаемых на экране объектов. Рен'Пи поддерживает несколько слоев, включая пользовательские слои. Получатель чего-то слои фиксируются внутри игры (контролируются config.layers переменная), а порядок отображаемых элементов внутри слой управляется порядком, в котором сцена и шоу операторы вызываются, и свойства присваиваются этим операторам.

Следующие слои определены как часть Ren'Py:

мастер

Это слой по умолчанию, который используется сценой, шоу и скрыть заявления. Он обычно используется для фона и спрайты персонажей.

переходный

Слой по умолчанию, используемый функциями пользовательского интерфейса. Этот слой очищается в конец каждого взаимодействия.

экраны

Этот слой используется системой экрана.

накладка

Слой по умолчанию, используемый при вызове функции пользовательского интерфейса изнутри функция наложения. Этот слой очищается, когда взаимодействие перезапущен.

Дополнительные слои можно определить, обновив config.layers и различные другие переменные конфигурации, связанные со слоями. С использованием renpy.show_layer_at() , одно или несколько преобразований могут быть применены к слой.

Определение изображений

Существует два способа определения изображений. Вы можете либо поместить файл изображения в каталоге изображений, или изображение может быть определено с помощью оператора image. Первый из них прост, так как включает в себя размещение файлов с правильными именами в каталоге, в то время как последний позволяет больше контролировать то, как определяется изображение, и позволяет изображения, которые не являются файлами изображений.

Изображения, определенные с помощью оператора image, имеют приоритет над теми, которые определены по каталогу изображений.

Каталог изображений

Каталог изображений называется "images" и находится в каталоге игры. Когда файл с расширением .jpg или .png помещается в этот каталог, расширение удалено, остальная часть имени файла принудительно переведена в нижний регистр, и полученное имя файла используется в качестве имени изображения, если изображение с этим имя не было ранее определено.

Этот процесс выполняется во всех каталогах под каталогом изображений. За Например, все эти файлы будут определять изображение eileen happy :

 game/images/eileen happy.png
игра/изображения/Эйлин Хэппи.jpg
игра/изображения/Эйлин/Эйлин счастлива.png
 

Оператор Show

Оператор show используется для отображения изображения на слое. Выставка оператор состоит из одной логической строки, начинающейся с ключевое слово show , за которым следует имя изображения, за которым следует ноль или больше свойств.

Если в операторе show указано точное имя существующего изображения, это изображение является тем, что показано. В противном случае Ren'Py попытается найти уникальное изображение, которое:

• Имеет тот же тег, что и указанный в операторе show.
• Имеет все атрибуты, указанные в операторе show.
• Если изображение с тем же тегом уже отображается, то количество атрибутов с этим изображением.

Если не удается найти уникальное изображение, возникает исключение.

Если изображение с тем же тегом изображения уже отображается на слое, новое изображение заменяет его. В противном случае изображение ставится выше всех другие изображения в слое. (То есть ближайший к пользователю.) Этот порядок могут быть изменены свойствами zorder и за .

Оператор show не вызывает взаимодействия. Для изображение, которое действительно будет отображаться пользователю, оператор, который вызывает взаимодействие (например, скажем, меню, пауза и с операторами) должно быть бегать.

Оператор show принимает следующие свойства:

как

Свойство as получает имя. Это название используется вместо тег изображения при отображении изображения. Это позволяет получить тот же образ быть на экране дважды.

в

Свойство at принимает одно или несколько значений, разделенных запятыми. простые выражения. Каждое выражение должно оцениваться как трансформировать. Преобразования применяются к изображению в порядок слева направо.

Если условие at не указано, Ren'Py сохранит все существующие преобразования, которые были применены к изображению, если они были созданный с помощью ATL или с помощью Transform . Если нет преобразования указано, изображение будет отображаться с использованием по умолчанию трансформировать.

См. раздел о замене преобразований для получения информации о том, как заменить преобразования, связанные с тег может изменить свойства преобразования.

сзади

Берет список из одного или нескольких имен, разделенных запятыми. Каждое имя воспринимается как тег изображения. Изображение отображается за всеми изображениями с заданные теги, которые в настоящее время отображаются.

накладной

Принимает имя. Показывает изображение на названном слое.

заказ

Принимает целое число. Целое число определяет относительный порядок изображения внутри слоя, причем большие числа ближе к пользователь. Обычно это не используется в играх Ren'Py, но может быть полезно при портировании визуальных новелл с других движков. Это также может быть полезно для отображения изображения, которое будет выше любого zorder-less изображение, отображаемое впоследствии, без необходимости размещать его на другой слой.

Предположим, что мы определили следующие изображения:

 image mary night happy = "mary_night_happy.png"
изображение Мэри Найт грустная = "mary_night_sad.png"
изображение луны = "moon.png"
 

Примеры операторов show:

 # Basic show. 
покажи мэри найт грустный
# Так как отображается 'mary night sad', следующий оператор
# эквивалентно:
# показать Мэри Найт счастливой
покажи Мэри счастливой
# Показать изображение в правой части экрана.
покажи счастливую ночь мэри справа
# Показать одно и то же изображение дважды.
покажи мэри найт грустно как мэри2 слева
# Показать изображение за другим.
покажи луну за спиной мэри, mary2
# Показать изображение на пользовательском слое.
показать лунный слой user_layer
 

Управление атрибутами

Как показано выше, атрибуты можно устанавливать, добавлять и заменять.

Их также можно удалить с помощью знака минус:

 # показать, что Сьюзен нейтральна
показать Сьюзен
# показать Сьюзен счастливой
покажи Сьюзен счастливой
# показать Сюзан снова нейтральной
покажи Сьюзен -счастливая
 

Выражение Show

Вариант оператора show заменяет имя изображения на ключевое слово выражение , за которым следует простое выражение. выражение должно оцениваться как отображаемое, а отображаемое отображается на слое. Чтобы скрыть отображаемый объект, тег должен быть дается с оператором as.

Например:

 показать выражение "moon.png" как луна
 

Показать слой

Оператор show layer обсуждается вместе с оператором камеры, ниже.

С оператором

Оператор с используется для применения эффекта перехода, когда сцена изменяется, делая отображение и скрытие изображений менее резким. с оператор состоит из ключевого слова с , за которым следует простой выражение, результатом которого является либо объект перехода, либо специальный значение Нет .

Эффект перехода применяется между содержимым экрана в окончание предыдущего взаимодействия (с переходными экранами и отображаемые объекты скрыты) и текущее содержимое сцены после операторы show и hide выполнены.

Оператор with вызывает взаимодействие. Продолжительность это взаимодействие контролируется пользователем, и пользователь может вызвать его прекратить досрочно.

Полный список переходов, которые можно использовать, см. в главе о переходы.

Пример оператора with:

 show bg Washington
с растворением
покажи счастливую Эйлин слева
показать люси злую справа
с растворением
 

Это вызывает два перехода. Первый оператор with использует переход растворить , чтобы изменить экран с того, что было ранее показанный на фоне Вашингтона. ( растворяют переход по умолчанию определяется как 0,5-секундное растворение.)

Второй переход происходит после того, как изображения Эйлин и Люси показано. Это вызывает растворение сцены, состоящей исключительно из фон к сцене, состоящей из всех трех изображений – результат что два новых образа кажутся растворяющимися одновременно.

Нет

В приведенном выше примере есть два растворения. Но что, если бы мы хотели фон появится мгновенно, а затем растворится два персонажи? Простое исключение первого оператора with приведет к тому, что все три образа, в которых нужно раствориться — нам нужен способ сказать, что первый должно быть показано мгновенно.

Оператор with изменяет поведение, когда ему присваивается специальное значение Нет . Оператор with None приводит к сокращению взаимодействие должно происходить без изменения того, что видит пользователь. Когда произойдет следующий переход, он начнется со сцены, как она появляется в конец этого сокращенного взаимодействия.

Например, в:

 show bg Washington
с Нет
покажи счастливую Эйлин слева
показать люси злую справа
с растворением
 

Происходит только один переход от вашингтонского фона к сцена, состоящая из всех трех изображений.

Скрыть и показать окно

Оператор window используется для управления отображением окна при вводе символа. не говорит (например, во время переходов и пауз). Окно показывает оператор вызывает отображение окна, в то время как скрыть окно оператор скрывает окно.

Если указан необязательный переход, он используется для отображения и скрытия окна. Если не указано, по умолчанию используется config.window_show_transition и config.window_hide_transition . Предоставление None, поскольку переход предотвращает это от возникновения.

Само окно отображается вызовом config.empty_window . По умолчанию это рассказчик произносит пустую строку.

 шоу БГ Вашингтон
покажи Эйлин счастливой
с растворением
витрины растворяются
"Я могу сказать кое-что..."
покажи Эйлин Хэппи справа
с ходом
"... и двигайтесь, сохраняя окно открытым."
окно скрыть раствориться
 

Функции изображения

ренпи. can_show ( имя , слой = нет , тег = нет )

Определяет, можно ли использовать имя для отображения изображения. Это интерпретирует имя как тег и атрибуты. Это сочетается с атрибутами текущее изображение с тегом на слое , чтобы попытаться определить уникальное изображение показывать. Если можно показать уникальное изображение, возвращает имя этого изображения как кортеж. В противном случае возвращает None.

бирка

Тег изображения, из которого нужно получить атрибуты. Если не указано, по умолчанию используется первый компонент имя .

слой

Слой для проверки. Если нет, использует слой по умолчанию для тега .

ренпи. change_zorder ( слой , тег , порядок )

Изменяет порядок тега на слой по заказ .

ренпи. check_image_attributes ( тег , атрибут )

Проверяет, существует ли уникальное изображение с данным тегом и атрибуты. Если есть, возвращает атрибуты по порядку. В противном случае возвращает None.

ренпи. copy_images ( старый , новый )

Копирует изображения, начинающиеся с одного префикса, в изображения, начинающиеся с еще один. Например:

 renpy.copy_images("Эйлин", "Эйлин2")
 

создаст образ, начинающийся с «eileen2», для каждого образа, начинающегося с «Эйлин». Если "eileen happy" существует, то "eileen2 happy" будет созданный.

старый

Разделенная пробелом строка, содержащая компоненты старого изображения. имя.

новый

Разделенная пробелом строка, содержащая компоненты нового изображения. имя.

ренпи. get_attributes ( тег , слой = нет , if_hidden = нет )

Вернуть кортеж, содержащий атрибуты изображения для тега изображения . Если тег изображения не имеет атрибутов, связанных с момента последнего время, когда оно было скрыто, возвращает if_hidden .

слой

Слой для проверки. Если нет, использует слой по умолчанию для тега .

ренпи. get_available_image_tags ()

Возвращает список определенных тегов изображения.

ренпи. get_hidden_tags ( слой=u'мастер' )

Возвращает набор тегов изображения на слое , которые в настоящее время скрыты, но по-прежнему имеют атрибутивную информацию, связанную с ними.

ренпи. get_image_bounds ( тег , ширина = нет , высота = нет , слой = нет )

Если изображение с тегом существует на слое , возвращает ограничивающую рамку этот образ. Возвращает None, если изображение не найдено.

Ограничивающая рамка представляет собой кортеж (x, y, width, height). Компоненты кортежи выражаются в пикселях и могут быть числами с плавающей запятой.

ширина , высота

Ширина и высота области, содержащей изображение. Если нет, по умолчанию ширина и высота экрана соответственно.

слой

Если нет, использует слой по умолчанию для тега .

ренпи. get_ordered_image_attributes ( тег , атрибуты=() , sort=None )

Возвращает список атрибутов изображения, упорядоченный таким образом, чтобы представить пользователю.

атрибуты

Если присутствует, только атрибуты, совместимые с данным учитываются атрибуты. (Совместимость означает, что атрибуты может быть на одном изображении одновременно.)

сорт

Если не None, возвращаемый список атрибутов сортируется. Это функция с одним аргументом, которую следует использовать для разрешения конфликтов — см. этот учебник Чтобы получить больше информации.

ренпи. get_placement ( д )

Получает размещение отображаемого d. Гарантии на это очень мало информация, так как она может измениться при отображении отображаемого объекта, а может и не существовать до тех пор, пока отображаемый объект не будет впервые отображен.

Это возвращает объект со следующими полями, каждое из которых соответствует стилю свойство:

• поз.
• хпос
• и после
• анкер
• ксанчор
• янчор
• смещение
• xсмещение
• смещение по лету
• субпикселей

ренпи. get_registered_image ( имя )

Если было зарегистрировано изображение с таким же именем, возвращает его. В противном случае возвращает None.

ренпи. get_say_image_tag ()

Возвращает тег, соответствующий говорящему в данный момент символу (тэг изображение аргумент, присвоенный этому персонажу). Возвращает None, если нет символа говорит или текущий говорящий персонаж не имеет соответствующего тег изображения.

ренпи. get_showing_tags ( слой = u'master' , sort = False )

Возвращает набор тегов изображения, которые в данный момент отображаются на слое . Если sort имеет значение true, возвращает список тегов от начала до конца.

ренпи. get_zorder_list ( слой )

Возвращает список пар (tag, zorder) для слоя .

ренпи. has_image ( имя , точное=ложь )

Вернуть true, если изображение с имя существует, и false, если такого изображения нет существуют.

имя

Либо строка, задающая имя изображения, либо кортеж строк, задающий компоненты имени.

точный

Возвращает true тогда и только тогда, когда изображение с точным именем существует - параметризованные совпадения не включены.

ренпи. list_images ()

Возвращает список изображений, добавленных в Ren'Py, в виде списка строки с пробелами между компонентами имени.

ренпи. mark_image_seen ( имя )

Отмечает указанное изображение, как если бы оно уже отображалось на экране текущего пользователя. система.

ренпи. mark_image_unseen ( имя )

Отмечает указанное изображение, как если бы оно не отображалось на экране текущего пользователя. система еще.

ренпи. Seen_image ( имя )

Возвращает True, если указанное изображение хотя бы раз было просмотрено пользователем система. Изображение было просмотрено, если оно было отображено с помощью оператора show, оператор сцены или функция renpy.show() . (Обратите внимание, что бывают случаи где пользователь фактически не увидит изображение, например, шоу, за которым сразу следует шкура.)

ренпи. показывает ( имя , слой=Нет )

Возвращает значение true, если изображение с тем же тегом, что и имя , отображается на слой .

изображение

Может быть строкой с именем изображения или кортежем с каждым компонент имени изображения. Это также может быть строка, дающая только тег изображения.

слой

Слой для проверки. Если нет, использует слой по умолчанию для тега .

ренпи. start_predict ( *аргументы )

Эта функция принимает в качестве аргументов один или несколько отображаемых объектов. Это приводит Ren'Py для прогнозирования этих отображаемых объектов во время каждого взаимодействия, пока отображаемые объекты удаляются с помощью renpy.stop_predict() .

Если отображаемое имя представляет собой строку, содержащую один или несколько символов * символов, звездочки используются в качестве подстановочных знаков. Если там есть хотя бы один. в строке шаблон сопоставляется с имена файлов, в противном случае он сопоставляется с именами изображений.

Например:

 $ renpy.start_predict("Эйлин *")
 

начинает предсказывать все изображения с именем Эйлин, в то время как:

 $ renpy.start_predict("изображения/концерт*.*")
 

соответствует всем файлам, начинающимся с Concert в каталоге images.

Предсказание будет происходить во время обычного игрового процесса. Ждать предсказания чтобы завершить, используйте аргумент предсказания для renpy.pause() .

ренпи.