Samila

概述

Samila是一个用Python编写的生成艺术生成器，它允许你基于数千个点创建图像。每个点的位置都由一个具有随机参数的公式计算得出。由于随机数的存在，每幅图像看起来都不同。

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Conda

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conda install -c sepandhaghighi samila

使用

魔法

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from samila import GenerativeImage
>>> g = GenerativeImage()
>>> g.generate()
>>> g.plot()
>>> plt.show()

你可以通过GenerativeImage中的func_seed参数更改函数生成种子

基础

>>> import random
>>> import math
>>> def f1(x, y):
    result = random.uniform(-1,1) * x**2  - math.sin(y**2) + abs(y-x)
    return result
>>> def f2(x, y):
    result = random.uniform(-1,1) * y**3 - math.cos(x**2) + 2*x
    return result
>>> g = GenerativeImage(f1, f2)
>>> g.generate()
>>> g.plot()
>>> g.seed
188781
>>> plt.show()

投影

>>> from samila import Projection
>>> g = GenerativeImage(f1, f2)
>>> g.generate()
>>> g.plot(projection=Projection.POLAR)
>>> g.seed
829730
>>> plt.show()

支持的投影：RECTILINEAR, POLAR, AITOFF, HAMMER, LAMBERT, MOLLWEIDE 和 RANDOM
默认投影为 RECTILINEAR

标记

>>> from samila import Marker
>>> g = GenerativeImage(f1, f2)
>>> g.generate()
>>> g.plot(marker=Marker.CIRCLE, spot_size=10)
>>> g.seed
448742
>>> plt.show()

支持的标记：POINT、PIXEL、CIRCLE、TRIANGLE_DOWN、TRIANGLE_UP、TRIANGLE_LEFT、TRIANGLE_RIGHT、TRI_DOWN、TRI_UP、TRI_LEFT、TRI_RIGHT、OCTAGON、SQUARE、PENTAGON、PLUS、PLUS_FILLED、STAR、HEXAGON_VERTICAL、HEXAGON_HORIZONTAL、X、X_FILLED、DIAMOND、DIAMON_THIN、VLINE、HLINE和RANDOM
默认标记为POINT

旋转

你甚至可以使用rotation参数旋转你的艺术作品。输入你想要的图像旋转角度，你就能得到它。

>>> g = GenerativeImage(f1, f2)
>>> g.generate()
>>> g.plot(rotation=45)

默认旋转角度为0

范围

>>> g = GenerativeImage(f1, f2)
>>> g.generate(start=-2*math.pi, step=0.01, stop=0)
>>> g.plot()
>>> g.seed
234752
>>> plt.show()

颜色

>>> g = GenerativeImage(f1, f2)
>>> g.generate()
>>> g.plot(color="yellow", bgcolor="black", projection=Projection.POLAR)
>>> g.seed
1018273
>>> plt.show()

可用的颜色在VALID_COLORS列表中
color和bgcolor参数支持的格式：
1. 颜色名称（例如：color="yellow"）
2. RGB/RGBA（例如：color=(0.1,0.1,0.1)，color=(0.1,0.1,0.1,0.1)）
3. 十六进制（例如：color="#eeefff"）
4. 随机（例如：color="random"）
5. 补色（例如：color="complement", bgcolor="blue"）
6. 透明（例如：bgcolor="transparent"）
7. 列表（例如：color=["black", "#fffeef",...]）

⚠️ 透明模式仅适用于背景

⚠️ 列表模式仅适用于颜色

⚠️ 在列表模式下，此列表的长度必须等于data1和data2的长度

点颜色

你可以制作自定义颜色映射并在Samila中使用它

>>> colorarray = [
...  [0.7, 0.2, 0.2, 1],
...  [0.6, 0.3, 0.2, 1],
...  "black",
...  [0.4, 0.4, 0.3, 1],
...  [0.3, 0.4, 0.4, 1],
...  "#ff2561"]
>>> g.generate()
>>> g.seed
454893
>>> g.plot(cmap=colorarray, color=g.data2, projection=Projection.POLAR)
>>> plt.show()

重新生成

>>> g = GenerativeImage(f1, f2)
>>> g.generate(seed=1018273)
>>> g.plot(projection=Projection.POLAR)
>>> plt.show()

NFT.storage

直接将生成的图像上传到NFT.storage

>>> g.nft_storage(api_key="YOUR_API_KEY", timeout=5000)
{'status': True, 'message': 'FILE_LINK'}

你也可以将配置/数据上传到NFT.storage，如下所示：

>>> g.nft_storage(api_key="API_KEY", upload_config=True)
{'status': {'image': True, 'config':True}, 'message': {'image':'IMAGE_FILE_LINK', 'config':'CONFIG_FILE_LINK'}

或

>>> g.nft_storage(api_key="API_KEY", upload_data=True)
{'status': {'image': True, 'data':True}, 'message': {'image':'IMAGE_FILE_LINK', 'data':'DATA_FILE_LINK'}

你可以选择特定的IPFS网关：

>>> from samila import Gateway
>>> g.nft_storage(api_key="API_KEY", upload_data=True, gateway=Gateway.DWEB)
{'status': {'image': True, 'data':True}, 'message': {'image':'IMAGE_FILE_LINK', 'data':'DATA_FILE_LINK'}

默认超时时间为3000秒
默认网关为IPFS_IO

保存图像

保存生成的图像

>>> g.save_image(file_adr="test.png")
{'status': True, 'message': 'FILE_PATH'}

以更高分辨率保存生成的图像

>>> g.save_image(file_adr="test.png", depth=5)
{'status': True, 'message': 'FILE_PATH'}

保存数据

保存生成的图像数据

>>> g.save_data(file_adr="data.json")
{'status': True, 'message': 'FILE_PATH'}

这样你之后可以通过以下方式将其加载到GenerativeImage实例中

>>> g = GenerativeImage(data=open('data.json', 'r'))

数据结构：

{
  "plot": {
    "projection": "polar",
    "bgcolor": "black",
    "color": "snow",
    "spot_size": 0.01
  },
  "matplotlib_version": "3.0.3",
  "data1": [
    0.3886741692042526,
    22.57390286376703,
    -0.1646310981668766,
    66.23632344600155
  ],
  "data2": [
    -0.14588750183600108,
    20.197945942677833,
    0.5485453260942901,
    -589.3284610518896
  ]
}

保存配置

保存生成的图像配置。它包含函数的字符串格式，也是人类可读的。

>>> g.save_config(file_adr="config.json")
{'status': True, 'message': 'FILE_PATH'}

这样你之后可以通过以下方式将其加载到GenerativeImage实例中

>>> g = GenerativeImage(config=open('config.json', 'r'))

配置结构：

{
    "matplotlib_version": "3.0.3",
    "generate": {
        "seed": 379184,
        "stop": 3.141592653589793,
        "step": 0.01,
        "start": -3.141592653589793
    },
    "f2": "random.uniform(-1,1)*math.cos(x*(y**3))+random.uniform(-1,1)*math.ceil(y-x)",
    "f1": "random.uniform(-1,1)*math.ceil(y)-random.uniform(-1,1)*y**2+random.uniform(-1,1)*abs(y-x)",
    "plot": {
        "color": "snow",
        "bgcolor": "black",
        "projection": "polar",
        "spot_size": 0.01
    }
}

数学细节

Samila 实质上是将笛卡尔坐标系中的方形空间转换为任意坐标系(如极坐标系)的变换。

示例

我们在第一个空间(左侧方形)中有一组点,可以定义如下:

以下函数用于转换:

>>> def f1(x, y):
    result = random.uniform(-1,1) * x**2 - math.sin(y**2) + abs(y-x)
    return result
>>> def f2(x, y):
    result = random.uniform(-1,1) * y**3 - math.cos(x**2) + 2*x
    return result

这里我们使用 Projection.POLAR，所以后面的空间将是极坐标空间,我们有:

>>> g = GenerativeImage(f1, f2)
>>> g.generate(seed=10)
>>> g.plot(projection=Projection.POLAR)

在浏览器中试用 Samila!

Samila 可以通过 Binder 或 Colab 服务在线使用交互式 Jupyter Notebooks!现在就来试试吧!:

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参考文献

1- Schönlieb, Carola-Bibiane, and Franz Schubert. "Random simulations for generative art construction–some examples." Journal of Mathematics and the Arts 7.1 (2013): 29-39.