[TCAS特效教程进阶系列] 一. fade流

milkyjing

说明

本教程来源, [J]034_Another_OP.
用到了util.magick模块(虽然有方法避开...). 最简单的方法是使用TCAX 1.1.8 或以上版本.

TCAS使用教程是必修课, 见, http://www.tcax.org/forum.php?mod=viewthread&tid=220


例子

代码

1. from tcaxPy import *
   
2. from util.magick import *
   
3. 
   
4. def tcaxPy_Init():
   
5.     global _Fs
   
6.     global _FD          # 一帧的持续时间, 约40毫秒
   
7.     global _Spacing     # 字体间距
   
8.     global Font         # 首要字体
   
9.     global FontOut      # 字体边框
   
10.     global FontOut2     # 字体边框2
    
11.     _Fs = GetVal(val_FontSize)
    
12.     _FD = 1000 / GetVal(val_FXFPS)
    
13.     _FontFileName = GetVal(val_FontFileName)
    
14.     _FaceID = GetVal(val_FaceID)
    
15.     _Spacing = GetVal(val_Spacing)
    
16.     Font = InitFont(_FontFileName, _FaceID, _Fs, _Spacing, GetVal(val_SpaceScale), MakeRGB(255, 255, 255), 0, False)
    
17.     FontOut = InitFont(_FontFileName, _FaceID, _Fs, _Spacing, GetVal(val_SpaceScale), MakeRGB(255, 255, 255), 3, True)
    
18.     FontOut2 = InitFont(_FontFileName, _FaceID, _Fs, _Spacing, GetVal(val_SpaceScale), MakeRGB(255, 255, 255), 2, False)
    
19. 
    
20. def tcaxPy_Fin():
    
21.     FinFont(Font)
    
22.     FinFont(FontOut)
    
23. 
    
24. def tcaxPy_Main(_i, _j, _n, _start, _end, _elapk, _k, _x, _y, _a, _txt):
    
25.     ASS_BUF  = []        # 保存ASS特效
    
26.     TCAS_BUF = []        # 保存TCAS特效
    
27.     ##### 主要特效编写操作 ####
    
28.     dx = _x - int((_a + _Spacing) / 2 + 0.5)        # 一个固定操作, 将an5的坐标转换为an7
    
29.     dy = _y - int(_Fs / 2 + 0.5)                    # ASS特效默认采用an5坐标, TCAS特效则采用an7坐标
    
30.     # 文字主体
    
31.     PIX_t = TextPix(Font, _txt)
    
32.     # 边框主体
    
33.     PIX = TextPix(FontOut, _txt)
    
34.     PIX = PixColorRGB(PIX, DecRGB('FF0000'))
    
35.     PIX = PixColorMul(PIX, 1, 1, 1, 0.8)
    
36.     PIX_o = PixBlur(PIX, 6)
    
37.     # 边框
    
38.     PIX = TextPix(FontOut2, _txt)
    
39.     PIX = PixColorRGB(PIX, DecRGB('0000BB'))
    
40.     PIX_b = PixBlur(PIX, 2)
    
41.     # 混合
    
42.     PIX = CombinePixs(PIX_o, PIX_b)
    
43.     PIX = CombinePixs(PIX, PIX_t)
    
44.     PIX0 = PIX
    
45.     # 一些时间的计算
    
46.     TS = 10 * _start - 40 * _FD
    
47.     TE = 10 * _end + 5 * _FD - 2 * (_n - _j - 1) * _FD
    
48.     # 淡入
    
49.     IMG = Image('images\\blurred_noise.jpg')        # 读入图片, 将用于构造Mask
    
50.     # 将从IMG图片上随机选定一个位置, 取下与PIX0一样尺寸的一个矩形区域, 用作Mask
    
51.     xoff = randint(0, IMG.columns() - PIX0[1][0])   # IMG.columns()为IMG图片的宽度, PIX0[1][0]为PIX0的宽度
    
52.     yoff = randint(0, IMG.rows() - PIX0[1][1])      # IMG.rows()为IMG图片的高度, PIX0[1][1]为PIX0的高度
    
53.     IMG.crop(Geometry(PIX0[1][0], PIX0[1][1], xoff, yoff))  # 从IMG上取出我们需要的部分, 左上角坐标为(xoff, yoff), 尺寸为PIX0[1][0] * PIX0[1][1]
    
54.     PIX = pmgToPix(IMG)                              # 通过pmgToPix将magick的Image对象转换为PIX结构对象
    
55.     PIX = PixPos(PIX, PIX0[0][0], PIX0[0][1])       # 为这个PIX设定内部偏移量, 使PIX的位置也与PIX0相同
    
56.     PIX = r2a(PIX)                                   # 因为blurred_noise.jpg是一个灰度图, 所以它的r, g, b分量值都是一样的, 我们取r分量, 将其作为不透明度分量. 注意, 图片上越黑的地方r值越小, 越白的地方r值越大, 复制到不透明度上, 就变成图片上越黑的部分不透明度就越低, 也即越透明. r2a()函数的定义见脚本最下方
    
57.     mask0 = invertA(PIX)                             # 反转PIX的不透明度值, 这样, 图片上越黑的地方不透明度就越高, 符合思维习惯(但这不是必须的, 还要看图片本身是否需要让我们做这一处理). invertA()函数的定义见脚本最下方
    
58.     num = 40
    
59.     for i in range(num):
    
60.         mask = addA(mask0, 255 * (2 * i - num) / num)       # 逐渐修改Mask的通透性. addA()函数的定义见脚本最下方
    
61.         PIX = PixMask(PIX0, mask)                            # 将Mask应用到PIX0上得到一个新的PIX结构
    
62.         tcas_main(TCAS_BUF, PIX, TS + i * _FD, TS + (i + 1) * _FD, dx, dy, 0)
    
63.     # 存在
    
64.     tcas_main(TCAS_BUF, PIX0, TS + num * _FD, TE, dx, dy, 0)
    
65.     # 淡出, 原理基本相同
    
66.     IMG = Image('images\\radial.jpg')
    
67.     IMG.filterType(FilterTypes.CubicFilter)         # 更改下插值方式, 不加这句也没什么- -
    
68.     IMG.resize('!{0}x{1}'.format(PIX0[1][0], PIX0[1][1]))   # 缩放IMG尺寸, 使其与PIX0一样大, 加!表示不保持宽高比
    
69.     PIX = pmgToPix(IMG)
    
70.     PIX = PixColorMul(PIX, 2, 1, 1, 1)              # 红色分量放大2倍, 为了使之后的透明度变化更明显
    
71.     PIX = PixPos(PIX, PIX0[0][0], PIX0[0][1])
    
72.     PIX = r2a(PIX)
    
73.     if _i == 0:     # 小变化- -
    
74.         mask0 = PIX
    
75.     else:
    
76.         mask0 = invertA(PIX)
    
77.     num = 10
    
78.     for i in range(num):
    
79.         mask = addA(mask0, 255 * (num - 2 * i) / num)
    
80.         PIX = PixMask(PIX0, mask)
    
81.         tcas_main(TCAS_BUF, PIX, TE + i * _FD, TE + (i + 1) * _FD, dx, dy, 0)
    
82.     ##### 将结果返回给tcax进行处理 #####
    
83.     return (ASS_BUF, TCAS_BUF)
    
84. 
    
85. 
    
86. # 一些辅助函数
    
87. 
    
88. # 拷贝PIX的红色分量到不透明度分量
    
89. def r2a(PIX):
    
90.     buf = []
    
91.     width = PIX[1][0]
    
92.     height = PIX[1][1]
    
93.     for h in range(height):
    
94.         for w in range(width):
    
95.             index = 4 * (h * width + w)
    
96. #            if PIX[2][index] != PIX[2][index + 1] or PIX[2][index] != PIX[2][index + 2]:
    
97. #                print('note1')
    
98. #            if PIX[2][index + 3] != 255:
    
99. #                print('note2')
    
100.             buf.append(0)
     
101.             buf.append(0)
     
102.             buf.append(0)
     
103.             buf.append(PIX[2][index + 0])
     
104.     return (PIX[0], PIX[1], tuple(buf))
     
105. 
     
106. # 反转PIX的不透明度分量
     
107. def invertA(PIX):
     
108.     buf = list(PIX[2])
     
109.     width = PIX[1][0]
     
110.     height = PIX[1][1]
     
111.     for h in range(height):
     
112.         for w in range(width):
     
113.             index = 4 * (h * width + w) + 3
     
114.             buf[index] = 255 - buf[index]
     
115.     return (PIX[0], PIX[1], tuple(buf))
     
116. 
     
117. # 增加/减少不透明度, step可以是负数
     
118. def addA(PIX, step):
     
119.     buf = list(PIX[2])
     
120.     width = PIX[1][0]
     
121.     height = PIX[1][1]
     
122.     for h in range(height):
     
123.         for w in range(width):
     
124.             index = 4 * (h * width + w) + 3
     
125.             buf[index] += int(step + 0.5)
     
126.             if buf[index] < 0:
     
127.                 buf[index] = 0
     
128.             if buf[index] > 255:
     
129.                 buf[index] = 255
     
130.     return (PIX[0], PIX[1], tuple(buf))
     
131. 
     
132. # 对换PIX的红色分量与蓝色分量, 本教程未用到该函数
     
133. def switchRB(PIX):
     
134.     buf = list(PIX[2])
     
135.     width = PIX[1][0]
     
136.     height = PIX[1][1]
     
137.     for h in range(height):
     
138.         for w in range(width):
     
139.             index = 4 * (h * width + w)
     
140.             temp = buf[index]
     
141.             buf[index] = buf[index + 2]
     
142.             buf[index + 2] = temp
     
143.     return (PIX[0], PIX[1], tuple(buf))

复制代码

完整工程见附件, 有问题请直接跟帖...

p.s. 换换作为Mask的图片就可以弄出些不同的效果了, 虽然对图源没什么限制, 但用灰度图比较直观一点. 利用util.magick模块就能方便处理图片了 233

mzlmcx

已经下载附件……
找机会给看了= =
tcas的教程上个星期看过，这个星期就忘了

四月一日 君寻

如果有同学遇到了我这样的RP问题如图：



请将PY脚本里面的两张图片路径代码改成这样如下：

# 淡入
    IMG = Image(abspath('images\\blurred_noise.jpg'))        # 读入图片, 将用于构造Mask


# 淡出, 原理基本相同
    IMG = Image(abspath('images\\radial.jpg'))