效果如下 。
文章插图
当然还有更有趣的散点图变化，比如字母变化 。
使用OpenCV从图像创建mask，绘制填充有随机x/y坐标的图，并过滤mask内的点 。
使用Matplotlib绘制散点图，使用ImageIO生成gif 。
import osimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport imageioimport randomimport cv2# 根据字母的形状, 将字母转化为多个随机点def get_masked_data(letter, intensity=2): # 多个随机点填充字母 random.seed(420) x = [] y = [] for i in range(intensity): x = x + random.sample(range(0, 1000), 500) y = y + random.sample(range(0, 1000), 500) if letter == ' ': return x, y # 获取图片的mask mask = cv2.imread(f'images/letters/{letter.upper()}.png', 0) mask = cv2.flip(mask, 0) # 检测点是否在mask中 result_x = [] result_y = [] for i in range(len(x)): if (mask[y[i]][x[i]]) == 0: result_x.append(x[i]) result_y.append(y[i]) # 返回x,y return result_x, result_y# 将文字切割成一个个字母def text_to_data(txt, repeat=True, intensity=2): print('将文本转换为数据n') letters = [] for i in txt.upper(): letters.append(get_masked_data(i, intensity=intensity)) # 如果repeat为1时,重复第一个字母 if repeat: letters.append(get_masked_data(txt[0], intensity=intensity)) return lettersdef build_gif(coordinates_lists, gif_name='movie', n_frames=10, bg_color='#95A4AD', marker_color='#283F4E', marker_size=25): print('生成图表n') filenames = [] for index in np.arange(0, len(coordinates_lists) - 1): # 获取当前图像及下一图像的x与y轴坐标值 x = coordinates_lists[index][0] y = coordinates_lists[index][1] x1 = coordinates_lists[index + 1][0] y1 = coordinates_lists[index + 1][1] # 查看两点差值 while len(x) < len(x1): diff = len(x1) - len(x) x = x + x[:diff] y = y + y[:diff] while len(x1) < len(x): diff = len(x) - len(x1) x1 = x1 + x1[:diff] y1 = y1 + y1[:diff] # 计算路径 x_path = np.array(x1) - np.array(x) y_path = np.array(y1) - np.array(y) for i in np.arange(0, n_frames + 1): # 计算当前位置 x_temp = (x + (x_path / n_frames) * i) y_temp = (y + (y_path / n_frames) * i) # 绘制图表 fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(aspect="equal")) ax.set_facecolor(bg_color) plt.xticks([]) # 去掉x轴 plt.yticks([]) # 去掉y轴 plt.axis('off') # 去掉坐标轴 plt.scatter(x_temp, y_temp, c=marker_color, s=marker_size) plt.xlim(0, 1000) plt.ylim(0, 1000) # 移除框线 ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) # 网格线 ax.set_axisbelow(True) ax.yaxis.grid(color='gray', linestyle='dashed', alpha=0.7) ax.xaxis.grid(color='gray', linestyle='dashed', alpha=0.7) # 保存图片 filename = f'images/frame_{index}_{i}.png' if (i == n_frames): for i in range(5): filenames.append(filename) filenames.append(filename) # 保存 plt.savefig(filename, dpi=96, facecolor=bg_color) plt.close() print('保存图表n') # 生成GIF print('生成GIFn') with imageio.get_writer(f'{gif_name}.gif', mode='I') as writer: for filename in filenames: image = imageio.imread(filename) writer.append_data(image) print('保存GIFn') print('删除图片n') # 删除图片 for filename in set(filenames): os.remove(filename) print('完成')coordinates_lists = text_to_data('Python', repeat=True, intensity=50)build_gif(coordinates_lists, gif_name='Python', n_frames=7, bg_color='#52A9F0', marker_color='#000000', marker_size=0.2)
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