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[Python] 如何用Python绘制小米新版天价logo

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发表于 2021-4-20 09:12:44 | 显示全部楼层 |阅读模式
       前段时间,小米公司发布了一条微博,引发了热议,原来小米换了新logo了。很多人,都觉得雷总被骗了。说实话,我当时猛的一看,也是很蒙蔽,可能咋们不懂美学,不懂新logo背后蕴藏的文化底蕴吧!
1 }! E! R) U- u- f1 ^! Y" b       但是,原设计者原研哉说到:最新设计的小米logo,融入了东方哲学的思考,从而提出了一个具有「超椭圆」数学之美的小米新 LOGO,同时还增加了黑色和科技银来作为小米品牌色彩的新搭档。
# G0 V6 ~- {# A& u2 u4 B       原研哉还说到:在验证的过程中,用到了一个数学公式。, r: ^9 p8 c1 d7 p
1.jpg
" O1 t, c3 ~% j) J- n9 n       从上面的公式可以看到,这里有一个n,因此可以知道:上述公式能够绘制出n种类型的超椭圆。而设计者最终推荐使用n=3这一形状。, C; N) l  ~, T7 z
2.jpg
# J( v1 w- L6 C2 n 3.jpg 7 y0 S6 }7 d+ h- z" o& l" _
① 绘图原理
3 y4 q3 E6 T4 c8 r       在正式绘图之前,我们先来讲述一下Python绘制新logo的“绘图原理”。掌握了原理后,剩下的问题就交给代码吧。
8 G0 a( |- y* ^$ f* ~
  • ①利用 “超椭圆” 公式,绘制一个带填充色的椭圆;
  • ② 遍历 “旧logo” 上的像素值,保留白色 “米字” 处的像素值;
  • ③ 将带“米字” 的像素值,写入第一步的超椭圆中;) R5 Z3 k) W" z: W
② 重要知识点的普及! b% L2 R7 t4 H8 z+ O
       关于整个代码,有几个函数需要给大家提一下,为了大家更够很快学习。但是不会讲解的很详细,大家可以根据说明,自行下去查阅相关资料。8 j. E9 }; C( E  Y1 b" A8 N' l. h
  • ① plt.fill():用于给图形填充颜色;
  • ② plt.axis():用于打开/取消坐标轴展示;
  • ③ plt.subplots_adjust()和plt.margins():用于去掉图形外侧多余的留白;
  • ④ image.getpixel():用于读取图片的像素值;
  • ⑤ image.putpixel():用于在指定坐标位置处,写入像素值;- Z, K4 m9 x+ Y: L; U- m  J2 \
③ 上代码2 s$ M, |: i. {; n9 H6 O/ |0 |! ?& O
       首先我们先导入相关库:
( P- |* v$ n! r0 R: D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
      接着,利用上面 提到的公式,绘制一个不留白的n=3的超椭圆。
* O8 y9 Q' ?/ T  A4 j
x = np.linspace(-1, 1, 1000)
y = + pow(1-abs(pow(x, 3)), 1/3) # 注意公式的写法
z = - pow(1-abs(pow(x, 3)), 1/3) # 注意公式的写法
plt.figure(figsize=(12, 12)) # 画布大小

plt.plot(x, y, color=(255/255, 103/255, 0))
plt.plot(x, z, color=(255/255, 103/255, 0))
plt.fill(x, y, color=(255/255, 103/255, 0)) # 填充颜色
plt.fill(x, z, color=(255/255, 103/255, 0)) # 填充颜色
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0)
plt.margins(0, 0)
plt.savefig('fill.png', transparent=True, dpi=100) # 设置保存图片的透明值
      然后,遍历旧logo的像素值,保留 “米字” 那一块儿。将该像素值,写入上面的 “fill.png” 中。有一点需要注意的是:白色的rgb值是255, 255, 255。6 ~* l* c2 m2 t5 h
image_1 = Image.open('old.png')
image_2 = Image.open('fill.png')

w, h = image_1.size

for i in range(w):
    for j in range(h):
        data = image_1.getpixel((i, j))
        if data == (255,)*4:
            image_2.putpixel((i, j), (255,)*4)

image_2.save('new.png')
④ 最终呈现效果
+ A2 c" k4 i1 a( R 4.jpg ) L2 l8 X) s5 a2 Y% b4 i
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