확산 - 파이썬으로 점들의 모임이 임의 움직임 확산 모델링 해봄.

# 화면 크기

w = GetSystemMetrics(0)

h = GetSystemMetrics(1)

 

# 정사각형

w = h

# 검정색 화면 배경

img = np.zeros((h, w, 3), np.uint8)

X = []; Y = []

 

# 확산할 점(사각)들의 총 수량

LL = 400

 

# 위치 선정 - 동일한 위치에 또는 임의의 위치에

for i in range(LL):

    #x = random.randint(0, w)

    #y = random.randint(0, h)

    x = int(w/2)

    y = int(h/2)

    X.append(x)

    Y.append(y)

X = np.array(X)

Y = np.array(Y)

#print(X, X[0], X[1])

# 사각형 점의 가로(높이), 세로(폭) 픽셀

k = 5

 

# 확산 속도 - 추후 온도 등의 매개변수로 활용 가능

sp = 5

 

# 영역에 남은 점들 수 (퍼센트로)

r = [];

 

# 연산 횟수 : 경과 시간으로 보면됨.

C = []

cou = 0

while True:

    img = np.zeros((h, w, 3), np.uint8)

    se = 0

    cou += 1

    for i in range(LL)

 

# 경계 영역에서 벗어난 점들은 제외

        if X[i] > k and X[i] < w-k and Y[i] > k and Y[i] < h-k:

            xp = X[i]

            yp = Y[i]

 

# 점들의 위치 변화

            xp += random.randint(-sp, sp)

            yp += random.randint(-sp, sp)

 

# 영역 이미지에 점들을 녹색으로 표시

            img = cv2.rectangle(img, (xp-k, yp-k), (xp+k, yp+k), (0, 255, 0), -1)

            X[i] = xp

            Y[i] = yp

            se += 1

  

# 점들의 변화를 퍼센트로 수집

    r.append(se*100/LL)

 

# 변화 횟수 수집

    C.append(cou)

 

# 퍼센트 변화에 대한 곡선 함수

    coef = np.polyfit(r, C, 1)

 

# 점들의 움직임을 이미지로 나타냄

    cv2.imshow('img', img)

    cv2.waitKey(1)

 

# 남은 점들을 퍼센트로 나타냄

    plt.plot(C, r, 'r')

    plt.pause(0.001)

    plt.clf()