Xournal++ CLI导出PDF时如何指定页面范围
2025-05-18 14:26:47作者:蔡丛锟
Xournal++作为一款强大的手写笔记软件,其命令行接口(CLI)提供了丰富的导出功能。本文将重点介绍如何通过命令行参数实现PDF导出时的页面范围选择功能。
核心参数解析
在Xournal++的命令行接口中,--create-pdf(简写-p)参数用于将当前文件导出为PDF格式。但很多用户不知道的是,系统还提供了更精细的导出控制参数:
-
基础导出命令:
xournalpp -p output.pdf -
高级导出选项: 通过
--help-export参数可以查看所有高级导出选项,其中最关键的是页面范围控制参数:xournalpp --help-export
页面范围控制详解
--export-range参数允许用户指定需要导出的页面范围,其语法非常灵活:
- 单页:
3(仅导出第3页) - 连续范围:
2-5(导出2到5页) - 不连续范围:
1,3,5(导出1、3、5页) - 开放范围:
7-(从第7页到最后一页) - 组合使用:
2-3,5,7-(导出2-3页、第5页、以及7页之后的所有页)
典型使用示例:
xournalpp -p output.pdf --export-range="1-3,5"
其他实用导出参数
除了页面范围控制外,Xournal++ CLI还提供了其他有用的导出选项:
-
去除背景:
--export-no-background导出的文件将具有透明或白色背景(取决于输出格式支持)
-
去除网格线:
--export-no-ruling -
分层导出:
--export-layers-progressively在PDF导出中,逐层渲染图层,适合制作演示文稿
-
图层范围控制:
--export-layer-range=RANGE类似于页面范围控制,但针对图层
实际应用场景
- 批量处理:结合shell脚本实现自动化导出工作流
- 选择性归档:只导出已完成注释的页面
- 演示准备:使用分层导出功能制作分步演示文档
- 素材提取:配合去除背景参数获取干净的笔记内容
注意事项
- 页面编号从1开始
- 范围参数必须与
-p或-i参数配合使用才有效 - 对于PNG导出,还可以使用
--export-png-dpi等参数控制输出质量 - 在Linux环境下,建议使用完整的
xournalpp命令路径以避免冲突
通过掌握这些命令行参数,用户可以更高效地管理Xournal++文档的导出过程,特别是在处理大型文档或需要自动化处理时,这些功能显得尤为重要。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 RadiAnt DICOM Viewer 2021.2:专业医学影像阅片软件的全面指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Python Django图书借阅管理系统:高效智能的图书馆管理解决方案 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1