先看一段效果

代码结构

拟合曲线的方程
将原始数据和拟合结果绘制到一张图上,并保存
图片合成视频

import 部分说明

from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import sys
import os

拟合方程如下

def fourier(x, *args):w = 2 * np.pi / 200ret = 0for deg in range(0, int(len(args) / 2) + 1):ret += args[deg] * np.cos(deg * w * x) + args[len(args) - deg - 1] * np.sin(deg * w * x)return ret

绘制并保存

def main(x, y, n, targetroot='', **kwargs):try:popt, proc= curve_fit(fourier, x, y, [1.0] * kwargs.get('poptcount',int(n / x.shape[0] * 100 + 5)))except Exception as e:print(e)returnplt.xlim(np.min(x) - np.abs(np.min(x) * 0.1), np.max(x) + np.abs(np.max(x) * 0.1))plt.ylim(np.min(y) - np.abs(np.min(y) * 0.1), np.max(y) + np.abs(np.max(y) * 0.1))# 极坐标# ax = plt.subplot(111, projection='polar')# ax.plot(x, y, color='r', label="original")# ax.plot(x, fourier(x, *popt), color='g', label='fitting-{n}'.format(n=n))# 默认坐标展示plt.plot(x, y, color='r', label='original')plt.plot(x, fourier(y, *poptY), color='g', label='fitting-{n}'.format(n=n))plt.legend()# 这里的n 是为生成多张图片做准备的,要生成视频中的效果,这里的n需要和x,y的数据做裁剪plt.savefig('{targetroot}/curve_result/{n}.jpg'.format(targetroot=targetroot, n=n - 5))plt.clf()return poptX,poptY

图片生成视频

参考opencv2

def img2video(imgroot, savepath, **kwargs):fps = kwargs.get('fps', 25)fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')video_writer = cv2.VideoWriter(savepath, fourcc, fps, (640*2, 720))for r, d, fs in os.walk(imgroot):for f in range(1,len(fs)+10):imgname = ''.join([r, '/', str(f), '.jpg'])print(imgname)if not os.path.exists(imgname):continueframe = cv2.resize(cv2.imread(imgname), (640*2, 720))video_writer.write(frame)video_writer.release()

加入音频

使用pymovie

def covert_video_from_audio(fvideo, faudio, target):"""将音视频混合/替换原有音频:param fvideo::param faudio::param target::return:"""with mpy.VideoFileClip(fvideo) as objvideo:with mpy.AudioFileClip(faudio) as objaudio:if (objaudio.duration <= objvideo.duration):objvideo.audio = objaudio.subclip(0, objvideo.duration)else:objvideo.audio = objaudioobjvideo.write_videofile(target)return target

总结

将上述代码依次拼接,即可生成视频中的效果~

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python 傅里叶曲线拟合

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import 部分说明

拟合方程如下

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