Manim实现旋转扭曲特效

在数学动画制作中,特殊效果可以极大地增强视觉表现力和吸引力。

本文将介绍如何使用Manim框架实现一个旋转扭曲特效,通过自定义动画类来创建独特的视觉效果。

实现原理

旋转扭曲特效的核心是通过修改对象上每个点的坐标来实现扭曲效果。

Manim中,我们可以通过继承Animation类并重写interpolate_mobject方法来创建自定义动画。

自定义动画类的结构

/* by yours.tools - online tools website : yours.tools/zh/imagetotif.html */
class TwistAnimation(Animation):
    def __init__(
        self,
        mobject,
        center=ORIGIN,
        twist_angle=TAU,
        strength=1.0,
        direction="clockwise",
        **kwargs
    ):
        super().__init__(mobject, **kwargs)
        
        # 存储初始状态以便在动画过程中重置
        self.center = center
        self.twist_angle = twist_angle
        self.strength = strength
        self.direction = direction
        
        # 根据方向调整扭曲角度
        if direction == "counterclockwise":
            self.twist_angle = -self.twist_angle

这个类定义了几个关键参数:

  • mobject:要进行扭曲的Manim对象
  • center:扭曲中心点,默认为原点
  • twist_angle:总扭曲角度,默认为TAU(360度)
  • strength:扭曲强度,默认为1.0
  • direction:扭曲方向,可以是"clockwise"(顺时针)或"counterclockwise"(逆时针)

扭曲算法的核心实现

扭曲效果的核心在于interpolate_mobject方法,它在动画的每一帧被调用,根据当前的进度alpha更新对象的形状:

/* by yours.tools - online tools website : yours.tools/zh/imagetotif.html */
def interpolate_mobject(self, alpha):
    # 重置对象到初始状态
    self.mobject.become(self.starting_mobject)
    
    # 计算当前的扭曲角度
    current_twist_angle = alpha * self.twist_angle
    
    # 获取对象的所有点
    points = self.mobject.points
    
    # 对每个点应用扭曲变换
    for i in range(len(points)):
        # 计算点相对于中心的位置
        point = points[i]
        rel_point = point - self.center
        
        # 计算点到中心的距离
        distance = np.linalg.norm(rel_point)
        
        # 如果点在中心,则不进行变换
        if distance == 0:
            continue
        
        # 计算点的极角
        angle = np.arctan2(rel_point[1], rel_point[0])
        
        # 计算扭曲后的角度:距离中心越远,扭曲角度越大
        twisted_angle = angle + current_twist_angle * (distance * self.strength)
        
        # 计算扭曲后的坐标
        twisted_x = self.center[0] + distance * np.cos(twisted_angle)
        twisted_y = self.center[1] + distance * np.sin(twisted_angle)
        
        # 更新点的位置
        points[i] = np.array([twisted_x, twisted_y, point[2]])
    
    # 将更新后的点应用到对象上
    self.mobject.set_points(points)

这个算法的核心思想是:

  1. 将对象上的每个点转换为相对于扭曲中心的极坐标
  2. 根据点到中心的距离计算扭曲角度(距离越远,扭曲越大)
  3. 将扭曲后的极坐标转换回笛卡尔坐标
  4. 更新对象上所有点的位置

这种实现方式使得扭曲效果非常自然,尤其是对于几何形状对象。

使用示例

代码中提供了三个示例场景,展示了如何使用这个扭曲特效。

基本扭曲效果

Example01类展示了基本的扭曲效果,包括顺时针和逆时针扭曲:

class Example01(Scene):
    """基本的扭曲效果"""
    
    def construct(self):
        # 创建一个矩形作为扭曲对象
        rect = Rectangle(width=4, height=2, color=BLUE, fill_opacity=0.5)
        
        # 添加扭曲动画
        self.play(Create(rect))
        self.wait()
        self.play(TwistAnimation(rect, run_time=2))
        self.play(TwistAnimation(rect, twist_angle=-TAU, run_time=2))  # 反向扭曲
        self.wait()

这个示例创建了一个蓝色矩形,然后先应用顺时针扭曲,再应用逆时针扭曲。

不同扭曲中心的效果

Example02类展示了使用不同扭曲中心的效果:

class Example02(Scene):
    """不同扭曲中心的效果"""
    
    def construct(self):
        # 创建多个对象,并设置不同的扭曲中心
        circle1 = Circle(radius=0.8, color=RED, fill_opacity=0.5)
        circle1.shift(LEFT * 2)
        
        circle2 = Circle(radius=0.8, color=GREEN, fill_opacity=0.5)
        
        circle3 = Circle(radius=0.8, color=BLUE, fill_opacity=0.5)
        circle3.shift(RIGHT * 2)
        
        # 添加中心标记
        center_marker1 = Dot(color=WHITE).shift(LEFT * 3)
        center_marker3 = Dot(color=WHITE).shift(RIGHT * 3)
        
        # 添加对象到场景
        self.play(Create(circle1), Create(circle2), Create(circle3))
        self.play(Create(center_marker1), Create(center_marker3))
        self.wait()
        
        # 应用扭曲动画,使用不同的中心
        self.play(
            TwistAnimation(circle1, center=center_marker1.get_center(), run_time=2),
            TwistAnimation(circle2, center=ORIGIN, run_time=2),
            TwistAnimation(circle3, center=center_marker3.get_center(), run_time=2),
        )
        self.wait()

这个示例创建了三个不同颜色的圆,并分别使用不同的中心点进行扭曲,直观地展示了扭曲中心对效果的影响。

不同扭曲强度的效果

Example03类展示了使用不同扭曲强度的效果:

class Example03(Scene):
    """演示不同扭曲强度的效果"""
    
    def construct(self):
        # 创建多个对象,并设置不同的扭曲强度
        square1 = Square(side_length=1.5, color=YELLOW, fill_opacity=0.5)
        square1.shift(LEFT * 2)
        
        square2 = Square(side_length=1.5, color=MAROON, fill_opacity=0.5)
        
        square3 = Square(side_length=1.5, color=TEAL, fill_opacity=0.5)
        square3.shift(RIGHT * 2)
        
        # 添加对象到场景
        self.play(Create(square1), Create(square2), Create(square3))
        self.wait()
        
        # 应用扭曲动画,使用不同的强度
        self.play(
            TwistAnimation(square1, strength=0.5, run_time=2),
            TwistAnimation(square2, strength=1.0, run_time=2),
            TwistAnimation(square3, strength=2.0, run_time=2),
        )
        self.wait()

这个示例创建了三个不同颜色的正方形,并分别应用不同强度的扭曲,展示了扭曲强度对效果的影响。

总结

特效特点

这个旋转扭曲特效具有以下特点:

  1. 高度可定制性:通过调整扭曲中心、扭曲角度、扭曲强度和扭曲方向,可以创建各种不同的扭曲效果
  2. 自然流畅:基于极坐标变换的算法使得扭曲效果非常自然流畅
  3. 适用范围广:可以应用于各种Manim对象,包括几何形状和文本
  4. 易于集成:作为一个自定义Animation类,可以很容易地集成到现有Manim项目中

使用场景

这个扭曲特效可以用于以下场景:

  1. 数学教学:用于展示几何变换、极坐标转换等数学概念
  2. 视觉效果增强:为动画添加独特的视觉效果,增强观众的注意力
  3. 转场动画:作为场景之间的转场效果
  4. 强调重点:通过扭曲效果突出显示重要的对象或概念
  5. 创意动画:用于创建具有艺术感的动画效果

通过这个简单而强大的特效,我们可以为Manim动画增添更多的视觉表现力和创意可能性。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
基于ILP的最优PMU放置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于整数线性规划(ILP)的最优PMU(相量测量单元)放置优化展开研究,旨在通过数学优化方法确定电力系统中PMU的最佳安装位置,以实现系统完全可观测的同时最小化设备成本。研究介绍了PMU在电力系统状态估计中的关键作用,构建了以最小化PMU数量为目标的ILP数学模型,并详细阐述了约束条件的建立,如系统可观测性约束等。文中提供了完整的Matlab代码实现,利用YALMIP工具箱和合适的求解器(如CPLEX或Gurobi)进行求解,验证了该方法的有效性和实用性。; 适合人群:具备电力系统基础知识、优化理论背景以及Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的工程师。; 使用场景及目标:① 解决电力系统状态估计中PMU的最优布点问题,降低系统监测成本;② 学习和掌握如何将实际工程问题转化为整数线性规划模型,并利用Matlab进行求解;③ 为智能电网的广域测量系统(WAMS)建设提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:此资源以理论结合实践的方式,不仅提供了严谨的数学模型推导,更侧重于Matlab代码的实现。读者应在理解ILP基本原理和电力系统可观测性概念的基础上,仔细阅读并调试所提供的代码,尝试在不同规模的电网模型(如IEEE标准节点系统)上进行测试,以加深对优化算法和电力系统监控的理解。
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