$ python color-trace.py -h
usage: color-trace.py [-h] -i src [src ...] [-o dest] [-d destdir] [-C N]
                      [--width ] [--height ] [-c N] [-q algorithm]
                      [-fs | -ri] [-r paletteimg] [-s] [-p size] [-D size]
                      [-S threshold] [-O tolerance] [-bg] [-v] [--version]

使用 potrace 将位图转化为彩色 svg 矢量图

optional arguments:
  -h, --help, /?        显示帮助
  -i src [src ...], --input src [src ...]
                        输入文件，支持 * 和 ? 通配符
  -o dest, --output dest
                        输出保存路径，支持 * 通配符
  -d destdir, --directory destdir
                        输出保存的文件夹
  -C N, --cores N       多进程处理的进程数 (默认使用全部核心)
  --width          输出 svg 图像宽度，例如：6.5in、 15cm、100pt，默认单位是 inch
  --height         输出 svg 图像高度，例如：6.5in、 15cm、100pt，默认单位是 inch
  -c N, --colors N      [若未使用 -p 参数，则必须指定该参数] 表示在描摹前，先缩减到多少个颜色。最多 256
                        个。0表示跳过缩减颜色 (除非你的图片已经缩减过颜色，否则不推荐0)。
  -q algorithm, --quantization algorithm
                        颜色量化算法，即缩减颜色算法: mc, as, or nq. 'mc' (Median-Cut，中切，由
                        pngquant 实现，产生较少的颜色，这是默认); 'as' (Adaptive Spatial
                        Subdivision 自适应空间细分，由 ImageMagick 实现，产生的颜色更少); 'nq'
                        (NeuQuant 神经量化, 可以生成更多的颜色，由 pnqng 实现)。 如果 --colors 0
                        则不启用量化。
  -fs, --floydsteinberg
                        启用 Floyd-Steinberg 拟色 (适用于所有量化算法或 -p/--palette).警告:
                        任何米色算法都会显著的增加输出 svg 图片的大小和复杂度
  -ri, --riemersma      启用 Rimersa 拟色 (只适用于 as 量化算法或 -p/--palette)
  -r paletteimg, --remap paletteimg
                        使用一个自定义调色板图像，用于颜色缩减 [覆盖 -c 和 -q 选项]
  -s, --stack           堆栈描摹 (若要更精确的输出，推荐用这个)
  -p size, --prescale size
                        为得到更多的细节，在描摹前，先将图片进行缩放 (默认值: 1)。例如使用 2，描摹前先预放大两倍
  -D size, --despeckle size
                        抑制斑点的大小（单位是像素） (默认值：2)
  -S threshold, --smoothcorners threshold
                        转角平滑参数：0 表示不作平滑处理，1.334 是最大。（默认值：1.0
  -O tolerance, --optimizepaths tolerance
                        贝塞尔曲线优化参数: 最小是0，最大是5(默认值：0.2)
  -bg, --background     将第一个颜色这背景色，并尽可能优化最终的 svg
  -v, --verbose         打印出运行时的细节
  --version             显示程序版本

$ python color-trace.py -i 位图.png -c 3 -o 矢量.svg
$ python color-trace.py -i 文件夹/*.png -c 3 -d 输出文件夹