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# -*- coding: utf-8 -*-
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高清旋转太极图 GIF 生成脚本（头像用）
功能：生成背景透明、经典黑白阴阳鱼造型、持续旋转的 GIF 动图。
布局采用标准 S 曲线构造：白鱼在左（鱼头朝上）、黑鱼在右（鱼头朝下）。
所有可调参数集中在下方【参数配置区】：
尺寸、转速、旋转方向、超采样倍数、太极外圆描边宽度与颜色等均可按需修改，其余代码无需改动。
生成目录：GIF 会自动保存到本脚本所在文件夹，文件名为 taiji.gif。
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# ==================== 导入所需库 ====================
from PIL import Image, ImageDraw # 图像处理库：负责绘图、旋转、调色板转换、保存 GIF；ImageDraw 用于画描边
import numpy as np # 数值计算库：用数组快速逐像素计算太极图各点的颜色
import os # 系统库：获取脚本所在目录、读取生成文件的大小
# ==================== 【参数配置区】（按需修改） ====================
SIZE = 800 # 最终输出 GIF 的边长（像素），数值越大图越清晰
SS = 3 # 超采样倍数：先按 SIZE*SS 的大图绘制再缩小，倍数越高边缘越平滑
FPS = 25 # 动画帧率（每秒播放的帧数），数值越大动画越流畅
ROUND_SECONDS = 3 # 旋转一整圈所需秒数，数值越小转得越快（即转速）
DIRECTION = "顺时针" # 旋转方向："顺时针" 或 "逆时针"
TAIJI_STROKE = 1 # 太极外圆描边宽度（像素，最终图；设为 0 则关闭描边）
TAIJI_STROKE_COLOR = (255, 255, 255) # 太极外圆描边颜色（RGB 三元组，默认白色，可改成任意色如 (0,0,255)）
# ==================== 由参数自动换算的内部值（一般无需修改） ====================
FRAMES = FPS * ROUND_SECONDS # 总帧数 = 帧率 × 转一圈的秒数
DEG_PER_FRAME = 360 / FRAMES # 每帧旋转角度 = 360° ÷ 总帧数
DURATION = 1000 // FPS # 每帧停留毫秒数 = 1000 ÷ 帧率
W = SIZE * SS # 超采样大图的边长
CX = CY = W // 2 # 大图中心坐标（横、纵相同，因为图是正方形）
R = W // 2 - 4 * SS # 太极圆半径（四周留出 4*SS 像素边距）
# ==================== 函数：生成单张静态太极图 ====================
def make_taiji():
"""用 S 曲线逐像素判定生成标准太极图（白鱼在左、黑鱼在右），返回透明背景的 RGBA 图像"""
yy, xx = np.mgrid[0:W, 0:W] # 生成 W×W 网格坐标：xx 为横坐标矩阵、yy 为纵坐标矩阵
x = xx - CX # 横坐标平移到以圆心为原点（圆心处 x=0）
y = yy - CY # 纵坐标平移到以圆心为原点（圆心处 y=0）
in_circle = (x * x + y * y) <= R * R # 判断每个像素是否在大圆内部（到圆心距离平方 ≤ 半径平方）
half = R / 2.0 # 大圆半径的一半，用作构造 S 曲线的小圆半径
# ---- 计算 S 曲线在每个像素位置的横向坐标 Sx（把圆分成左白右黑）----
Sx = np.zeros((W, W), dtype=float) # 初始化 Sx 为全 0 的矩阵（横坐标值）
top = y < 0 # 标记所有位于圆心上方的像素（上半部分）
# 上半段 S 曲线 = 顶部小圆（圆心 (0,-R/2)、半径 R/2）的右半弧，Sx 取正值
Sx[top] = np.sqrt(np.maximum(0.0, half * half - (y[top] + half) ** 2))
bot = y > 0 # 标记所有位于圆心下方的像素（下半部分）
# 下半段 S 曲线 = 底部小圆（圆心 (0,R/2)、半径 R/2）的左半弧，Sx 取负值
Sx[bot] = -np.sqrt(np.maximum(0.0, half * half - (y[bot] - half) ** 2))
# ---- 根据 S 曲线判定每个像素是黑还是白 ----
black = (x >= Sx) & in_circle # 黑色区域：x 坐标 ≥ Sx（S 曲线右侧）且在大圆内
white = in_circle & ~black # 白色区域：大圆内除去黑色区域（即 S 曲线左侧）
# ---- 用 RGBA 数组填充颜色（A=255 表示不透明，A=0 表示透明）----
img = np.zeros((W, W, 4), dtype=np.uint8) # 创建全透明的 RGBA 数组（默认全为 0）
img[white] = [255, 255, 255, 255] # 白色区域设为：白、不透明
img[black] = [0, 0, 0, 255] # 黑色区域设为：黑、不透明
# ---- 绘制两个鱼眼（小圆点）----
er = R / 8.0 # 鱼眼半径 = 大圆半径的 1/8
def eye(cx0, cy0):
"""返回布尔矩阵：距离点 (cx0,cy0) 小于等于鱼眼半径的位置为 True"""
return (x - cx0) ** 2 + (y - cy0) ** 2 <= er * er # 点到目标圆心距离平方 ≤ 鱼眼半径平方
img[eye(0.0, -half)] = [0, 0, 0, 255] # 白鱼的黑眼：位于圆心正上方 R/2 处（白色鱼头中央）
img[eye(0.0, half)] = [255, 255, 255, 255] # 黑鱼的白眼：位于圆心正下方 R/2 处（黑色鱼头中央）
result = Image.fromarray(img, 'RGBA') # 把 numpy 数组转成 PIL 的 RGBA 图像
# ---- 太极外圆描边（沿最外圈画一圈细线）----
if TAIJI_STROKE > 0: # 若启用了太极圆描边
dd = ImageDraw.Draw(result) # 创建画图对象，用于绘制描边
t_stroke = max(1, TAIJI_STROKE * SS) # 描边宽度换算成超采样大图像素（至少 1px）
dd.ellipse( # 画一个空心圆环（描边）
[CX - R, CY - R, CX + R, CY + R], # 外接正方形 = 太极圆的直径范围
outline=TAIJI_STROKE_COLOR + (255,), # 描边颜色（RGB 补全为 RGBA，不透明）
width=t_stroke, # 圆环线宽（超采样放大，缩小后约为设定像素）
)
return result # 返回（含描边的）太极图
# ==================== 函数：把 RGBA 帧转成 GIF 支持的 P 模式 ====================
def to_gif_frame(rgba):
"""把单帧 RGBA 图像转成统一调色板的 P 模式，以便存成透明 GIF。
调色板约定：0=黑 1=白 2=透明(用品红占位，保存时声明为透明) 3~255=灰阶过渡"""
rgb = rgba.convert("RGB") # 去掉透明度通道，只保留颜色信息
alpha = rgba.getchannel("A") # 单独取出透明度通道作为蒙版
magenta = Image.new("RGB", rgba.size, (255, 0, 255)) # 新建一张与图像同尺寸的品红色底图
rgb = Image.composite(rgb, magenta, alpha) # 用 alpha 做蒙版：透明区合成成品红，非透明区保留原色
pal = Image.new("P", (1, 1)) # 新建 1×1 的调色板图像（用于承载自定义调色板）
data = [0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 0, 255] # 调色板前 3 个颜色：索引0=黑、索引1=白、索引2=品红
for i in range(253): # 填充剩余的 253 个颜色（黑到白的灰阶渐变）
v = round(i * 255 / 252) # 灰阶值从 0 均匀渐变到 255
data += [v, v, v] # 灰阶即 RGB 三个通道取相同值
pal.putpalette(data) # 把构造好的调色板写入调色板图像
return rgb.quantize(palette=pal, dither=Image.Dither.NONE) # 量化到该固定调色板（禁用抖动，颜色更纯净）
# ==================== 主流程：逐帧生成旋转画面并保存 GIF ====================
base = make_taiji() # 先生成一张静态太极图作为旋转“母版”
frames = [] # 用于存放所有旋转帧的列表
for i in range(FRAMES): # 按总帧数逐帧生成
# 根据用户设定的旋转方向计算本帧的旋转角度（PIL 的 rotate 正角度为逆时针）
if DIRECTION == "顺时针": # 若用户选择顺时针
angle = -(i * DEG_PER_FRAME) % 360 # 取负角度 = 顺时针旋转，并保证角度在 0~360 之间
else: # 否则（"逆时针"或其他值）
angle = (i * DEG_PER_FRAME) % 360 # 取正角度 = 逆时针旋转
# 把母版图绕圆心旋转 angle 度（BICUBIC 重采样保证旋转质量）
frame = base.rotate(angle, resample=Image.Resampling.BICUBIC, center=(CX, CY))
if SS > 1: # 若超采样倍数大于 1（即开启了超采样）
frame = frame.resize((SIZE, SIZE), Image.Resampling.LANCZOS) # 缩小回目标尺寸（LANCZOS 高质量缩放）
frames.append(to_gif_frame(frame)) # 把该帧转成 GIF 帧格式并收集进列表
if (i + 1) % 30 == 0: # 每处理 30 帧打印一次进度
print(f"已处理 {i + 1}/{FRAMES} 帧") # 打印当前进度
# 生成目录：设置为脚本所在文件夹（无论脚本放在哪里都输出到它旁边）
script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # 获取本脚本所在目录的绝对路径
out = os.path.join(script_dir, "taiji.gif") # 拼接输出文件完整路径（脚本目录下的 taiji.gif）
# 把第一帧作为基础帧、其余帧作为动画帧，一次性保存为 GIF 动图
frames[0].save(
out, # 输出文件路径
save_all=True, # 允许保存多帧动画
append_images=frames[1:], # 追加第 2 帧到最后一帧
loop=0, # 0 表示无限循环播放
disposal=2, # 每帧播放后恢复透明背景，避免动画残影
transparency=2, # 声明调色板索引 2 为透明色（即之前填充的品红区域）
duration=DURATION, # 每帧停留毫秒数（由 FPS 自动算出）
optimize=True, # 开启优化以压缩文件体积
)
print("GIF 已生成:", out, f"({os.path.getsize(out) / 1024 / 1024:.2f} MB)") # 打印生成路径与文件大小
浙公网安备 33010602011771号