¡Tú puedes ser el próximo Jackson Pollock!  Bueno, probablemente no, al menos puedes crear un arte atractivo con el código de Python.  De pie sobre los hombros de los gigantes  Todavía estoy aprendiendo arte generativo y necesitaba un lugar para comenzar, así que tomé el código   y lo simplifiqué con fines de aprendizaje. Compruébalo en   . de Absolute-Tinkerer Github  Pincel digital  Entonces, ¿qué es el arte generativo de todos modos? Básicamente, está escribiendo código que sigue algunas reglas y usa entradas aleatorias para crear arte único cada vez que se ejecuta. Hay muchos tipos de arte generativo, pero solo nos vamos a centrar en los   . campos de flujo  ¿Entonces, qué necesitamos?  Vamos a utilizar cuatro piezas de código:    (de Absolute-Tinkerer) pintor    (de Absolute-Tinkerer) utils  numpy (instalación de pip numpy)  nuestro código a continuación  Ruido Perlin? ¿Que es eso?  TL; DR En la década de 1980, este tipo realmente inteligente que trabajaba en la película Tron ideó una forma de hacer que las imágenes de computadora se vean más orgánicas y menos artificiales. Puedes leer más sobre esto en   . Estamos usando Perlin Noise para que nuestras imágenes se vean mejor. Wikipedia  ¡Muéstrame el código ya!  Te mostraré el código y luego desglosaremos lo que está haciendo. Todavía estoy aprendiendo arte generativo, así que si estoy describiendo algo incorrectamente, házmelo saber en los comentarios a continuación.   import math import random import numpy as np from PyQt5.QtGui import QColor, QPen from PyQt5.QtCore import QPointF import painter from utils import QColor_HSV, save, Perlin2D def draw(width, height, color=200, backgroundColor=(0,0,0), perlinFactorW=2, perlinFactorH=2, step=0.001): seed = random.randint(0, 100000000) # Set the random seed for repeatability np.random.seed(seed) p = painter.Painter(width, height) # Allow smooth drawing p.setRenderHint(p.Antialiasing) # Draw the background color p.fillRect(0, 0, width, height, QColor( *backgroundColor )) # Set the pen color p.setPen(QPen(QColor(150, 150, 225, 5), 2)) print('Creating Noise...') p_noise = Perlin2D(width, height, perlinFactorW, perlinFactorH) print('Noise Generated!') MAX_LENGTH = 2 * width STEP_SIZE = step * max(width, height) NUM = int(width * height / 1000) POINTS = [(random.randint(0, width - 1), random.randint(0, height - 1)) for i in range(NUM)] for k, (x_s, y_s) in enumerate(POINTS): print(f'{100 * (k + 1) / len(POINTS):.1f}'.rjust(5) + '% Complete', end='\r') # The current line length tracking variable c_len = 0 # Actually draw the flow field while c_len < MAX_LENGTH: # Set the pen color for this segment sat = 200 * (MAX_LENGTH - c_len) / MAX_LENGTH hue = (color + 130 * (height - y_s) / height) % 360 p.setPen(QPen(QColor_HSV(hue, sat, 255, 20), 2)) # angle between -pi and pi angle = p_noise[int(x_s), int(y_s)] * math.pi # Compute the new point x_f = x_s + STEP_SIZE * math.cos(angle) y_f = y_s + STEP_SIZE * math.sin(angle) # Draw the line p.drawLine(QPointF(x_s, y_s), QPointF(x_f, y_f)) # Update the line length c_len += math.sqrt((x_f - x_s) ** 2 + (y_f - y_s) ** 2) # Break from the loop if the new point is outside our image bounds # or if we've exceeded the line length; otherwise update the point if x_f < 0 or x_f >= width or y_f < 0 or y_f >= height or c_len > MAX_LENGTH: break else: x_s, y_s = x_f, y_f save(p, fname=f'image_{seed}', folder='.', overwrite=True) draw(3000, 2000, color=63, perlinFactorW=4, perlinFactorH=5, step=0.35)  Importamos nuestros módulos de Python:   import math import random import numpy as np from PyQt5.QtGui import QColor, QPen from PyQt5.QtCore import QPointF  Luego importamos el código del proyecto de Absolute-Tinkerer (ver arriba):   import painter from utils import QColor_HSV, save, Perlin2D  Ahora llegamos a la función   que tiene 2 argumentos posicionales y 5 argumentos de palabras clave: dibujar   def draw(width, height, color=200, backgroundColor=(0,0,0), perlinFactorW=2, perlinFactorH=2, step=0.001):  Describiremos los argumentos cuando lleguemos a ellos en el código.   seed = random.randint(0, 100000000) # Set the random seed for repeatability np.random.seed(seed)  Seleccionamos aleatoriamente un número entero entre 0 y 100000000 y luego usamos ese número para establecer una semilla aleatoria en numpy.   p = painter.Painter(width, height) # Allow smooth drawing p.setRenderHint(p.Antialiasing) # Draw the background color p.fillRect(0, 0, width, height, QColor( *backgroundColor )) # Set the pen color p.setPen(QPen(QColor(150, 150, 225, 5), 2))  En esta parte del código, definimos nuestro   que es una instancia de   (una clase que nos permite "pintar" píxeles). Usando nuestro pintor, activamos el antialiasing para suavizar los ángulos, rellenamos un rectángulo con nuestro color de fondo provisto y finalmente configuramos nuestro color de pluma para dibujar. pintor, QPainter   print('Creating Noise...') p_noise = Perlin2D(width, height, perlinFactorW, perlinFactorH) print('Noise Generated!')  Aquí estamos usando el generador de ruido Perlin de Absolute-Tinkerer para hacer nuestro ruido. Esto permitirá cálculos de ángulos más adelante en el código.   MAX_LENGTH = 2 * width STEP_SIZE = step * max(width, height) NUM = int(width * height / 1000) POINTS = [(random.randint(0, width - 1), random.randint(0, height - 1)) for i in range(NUM)]    actúa como un protector para que no dibujemos/calculemos valores fuera de los bordes de nuestra imagen y también se usa en algunos cálculos de color. MAX_LENGTH    se usa para calcular puntos de dibujo con valores más pequeños que conducen a curvas orgánicas y valores más grandes que generan características "caóticas".   dicta cuántos puntos creamos. STEP_SIZE NUM  Finalmente,   calcula puntos (coordenadas X, Y) utilizando la comprensión de listas. PUNTOS   for k, (x_s, y_s) in enumerate(POINTS): print(f'{100 * (k + 1) / len(POINTS):.1f}'.rjust(5) + '% Complete', end='\r')  Para cada uno de nuestros puntos, obtenga sus coordenadas (X, Y) y muestre nuestro porcentaje completado para dibujar nuestra imagen.   # The current line length tracking variable c_len = 0  Establezca nuestra variable de seguimiento en 0.   # Actually draw the flow field while c_len < MAX_LENGTH:  Siga repitiendo hasta que nuestra variable de seguimiento sea menor que nuestro límite de imágenes.   # Set the pen color for this segment sat = 200 * (MAX_LENGTH - c_len) / MAX_LENGTH hue = (color + 130 * (height - y_s) / height) % 360 p.setPen(QPen(QColor_HSV(hue, sat, 255, 20), 2))  Calcule nuestra variable   para nuestro valor de saturación y   para nuestro valor de tono. (Lea una buena explicación sobre el   ). A continuación, traducimos nuestros valores a un color y lo aplicamos al lápiz de dibujo de nuestro pintor. sat tono matiz y la saturación   # angle between -pi and pi angle = p_noise[int(x_s), int(y_s)] * math.pi # Compute the new point x_f = x_s + STEP_SIZE * math.cos(angle) y_f = y_s + STEP_SIZE * math.sin(angle)  Usando nuestras coordenadas actuales (X, Y) en   y   calculamos nuestra variable de   . A continuación, encontramos el coseno del ángulo, lo multiplicamos por   , lo sumamos a nuestro valor X actual. Siga un proceso similar con el valor Y actual. ¡Ya tenemos las coordenadas de nuestro nuevo punto! x_s y_s ángulo STEP_SIZE   # Draw the line p.drawLine(QPointF(x_s, y_s), QPointF(x_f, y_f))  Cree   s para nuestros puntos actuales y nuevos y luego dibuje una línea entre ellos. QPointF   # Update the line length c_len += math.sqrt((x_f - x_s) ** 2 + (y_f - y_s) ** 2)  Eleva al cuadrado la diferencia entre los valores X antiguos y nuevos y súmalo a la diferencia cuadrada entre los valores Y antiguos y nuevos. Tome la raíz cuadrada de ese valor y súmela al valor actual de   . c_len   # Break from the loop if the new point is outside our image bounds # or if we've exceeded the line length; otherwise update the point if x_f < 0 or x_f >= width or y_f < 0 or y_f >= height or c_len > MAX_LENGTH: break else: x_s, y_s = x_f, y_f  Si estamos fuera de los límites de la imagen, no haga nada. De lo contrario, guarde las nuevas coordenadas en las antiguas variables de coordenadas. De esa forma, estarán disponibles para la siguiente iteración del bucle.   save(p, fname=f'image_{seed}', folder='.', overwrite=True)  ¡Finalmente un código simple! Tomamos nuestra instancia de pintor y guardamos sus píxeles en nuestra imagen jpg.   draw(3000, 2000, color=63, perlinFactorW=4, perlinFactorH=5, step=0.35)  ¡Llama al código y genera nuestra obra maestra!  ¿Qué aprendimos?  Al usar algunas matemáticas algo complicadas, podemos generar imágenes únicas con entradas muy limitadas.  Sección de bonificación AKA Tweak Some Params  Si llamamos a la función   utilizando los parámetros enumerados anteriormente, obtendremos una imagen caótica que nos recuerda al   . ¿Porqué es eso? Gran pregunta al azar amigo de Internet! Con valores de paso grandes (0,35 frente al valor predeterminado de 0,001), nos separamos más entre los puntos y generamos menos puntos. Eso conduce a líneas en lugar de suaves curvas orgánicas. dibujar arte de cuerdas  ¡Intente llamar a la función con diferentes valores para el paso y los factores de Perlin para ver qué imágenes puede hacer! 

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