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你是否想过，敲代码也能变成创作艺术的画笔？当Python遇上Processing.py，原本严谨的编程逻辑便能长出创意的翅膀——小到一幅会呼吸的动态图形，大到能跟人互动的数字装置，都能靠几行代码实现。今天就带你走进这场“代码与艺术的碰撞”，用5个超酷的Processing.py实战案例，从零解锁创意编程的乐趣，每个案例都附完整代码解析，新手也能跟着上手！

案例1：区块链风格随机鸟（NFT灵感）——一键生成“独一无二”

刷到过那些形态各异的NFT数字藏品吗？其实不用复杂工具，用Processing.py也能做出类似的“随机生成艺术”。这个案例会让程序自动画出数百种不同的鸟，每一只的大小、颜色、花纹都不重复，像开盲盒一样有趣。

核心思路：把“鸟”拆成可调节的“零件”

要让生成的鸟不重复，关键是“拆分结构+随机参数”。我们先把鸟分成脸部、嘴巴、身体、尾巴几个部分，给每个部分设定“变量范围”——比如嘴巴长度可以是身体的0.5到1.3倍，颜色从4组配色里随机挑，这样每次运行代码，组合出的鸟都是独一份的。

代码实现（简化版）

def setup():

size(800, 600) # 设定画布大小

noLoop() # 只生成一次，不重复刷新

def draw():

background(255) # 白色背景

# 随机生成鸟的大小倍数（0.7-1.05）和图案类型（0-3）

draw_bird(random(0.7, 1.05), int(random(0, 4)))

def draw_bird(mult, pattern_type):

# 以画布最小边为基准，计算各部位尺寸（mult控制整体大小）

u = min(width, height) * 0.15 * mult

fw, fh = u, u # 脸部宽高

mw = u * 0.5 * random(0.5, 1.3) # 嘴巴长度（随机波动）

bw, bh = u * 2, u * 2 # 身体宽高

# 选配色：4组预设颜色，按pattern_type随机切换

colors = [

(255, 100, 100), (100, 200, 255), # 粉+蓝

(150, 255, 150), (255, 255, 100) # 绿+黄

]

body_color = colors[pattern_type]

fill(body_color) # 填充身体颜色

# 画身体（椭圆）

ellipse(width/2, height/2, bw, bh)

# 画脸部（小椭圆叠在身体上）

fill(255) # 脸部白色

ellipse(width/2, height/2 – bh*0.3, fw, fh)

# 画嘴巴（三角形）

fill(255, 200, 0) # 黄色嘴巴

triangle(

width/2 + fw*0.4, height/2 – bh*0.3, # 起点（脸部右侧）

width/2 + fw*0.4 + mw, height/2 – bh*0.3 + mw*0.2, # 嘴尖

width/2 + fw*0.4 + mw, height/2 – bh*0.3 – mw*0.2 # 嘴底

)

# 画尾巴（根据pattern_type画不同形状，这里简化为矩形）

if pattern_type % 2 == 0:

rect(width/2 – bw*0.5, height/2, bw*0.3, bh*0.6)

else:

triangle(

width/2 – bw*0.5, height/2,

width/2 – bw*0.5 – bw*0.4, height/2 – bh*0.3,

width/2 – bw*0.5 – bw*0.4, height/2 + bh*0.3

)

玩起来：每一次运行都是新作品

点击运行后，白色画布上会慢慢“拼”出一只鸟——可能是粉色身体配尖尾巴，也可能是蓝色身体配宽尾巴。如果想生成更多，把noLoop()改成loop()，再按键盘“s”键（可以自己加个保存图片的代码），就能存下这些“数字藏品”，用来做壁纸、明信片都很合适。

️ 案例2：毛笔字模拟——鼠标一动，写出“笔墨晕染”感

用鼠标画画总觉得“生硬”？这个案例能模拟毛笔的笔触：鼠标移动快，线条就细；移动慢，线条就粗，跟用真毛笔在纸上写画一样有层次感，试试写自己的名字，会有惊喜。

核心技巧：用“速度”控制“粗细”

真实毛笔的“粗细变化”，本质是“运笔速度”决定的——快笔少墨，线条细；慢笔多墨，线条粗。我们可以让程序计算鼠标移动的速度（每帧之间的位置差），再让线条粗细跟着速度反着变：速度越快，strokeWeight（笔触粗细）越小，反之则越大。

关键代码

# 记录上一帧鼠标位置

lastX, lastY = 0, 0

def setup():

size(800, 600)

background(245) # 米白背景，像宣纸

stroke(0) # 黑色笔触，像墨

strokeCap(ROUND) # 笔触末端圆润，更像毛笔

def mousePressed():

# 鼠标按下时，记录初始位置

global lastX, lastY

lastX, lastY = mouseX, mouseY

def mouseDragged():

global lastX, lastY

# 算鼠标移动速度：x和y方向的距离差

vx = mouseX – lastX

vy = mouseY – lastY

speed = sqrt(vx*vx + vy*vy) # 勾股定理算实际速度

# 速度越快，笔触越细（最小1，最大25）

strokeWeight(max(25 – speed, 1))

# 画线条（从上一位置到当前位置）

line(lastX, lastY, mouseX, mouseY)

# 更新上一位置，为下一帧做准备

lastX, lastY = mouseX, mouseY

小技巧：调参数换“笔锋”

想让线条更“晕染”？加一句strokeJoin(ROUND)让转弯处更圆润；想换颜色，把stroke(0)改成stroke(100, 50, 0)（棕色），模拟朱砂笔；如果用平板触控笔，效果会更像真的毛笔字——这个案例很适合做数字书法作品。

案例3：回旋多边形（递归泰森图）——用算法画“禅绕画”

见过那种层层嵌套、对称又复杂的禅绕画吗？其实不用手动画，用“泰森多边形+递归”算法，程序能自动生成这种充满规律的图案。泰森多边形会把画布分成不规则小块，再在每个小块里递归画更小的多边形，最后形成像迷宫一样的回旋结构。

核心算法：先“分割”再“嵌套”

第一步用泰森多边形分割画布：随机撒几个点，程序会自动画出“每个点到周边点距离相等”的边界，把画布分成零散的小块；第二步用递归——在每个小块里再撒点、再分割，重复几次，就能得到层层嵌套的复杂结构，数学感和艺术感都拉满。

Python后端（计算泰森多边形）

需要先装scipy库（pip install scipy），用它计算多边形边界：

from scipy.spatial import Voronoi

import numpy as np

def generate_voronoi(points, bounds):

# 加几个边界点，避免多边形超出画布

extra_points = [

[bounds[0], bounds[1]], [bounds[0], bounds[3]],

[bounds[2], bounds[1]], [bounds[2], bounds[3]]

]

all_points = np.vstack([points, extra_points]) # 合并所有点

return Voronoi(all_points) # 生成泰森多边形

Processing绘制代码（简化版）

import numpy as np

from scipy.spatial import Voronoi

def setup():

size(800, 800)

noFill() # 只画边框，不填充

stroke(0, 100) # 灰色线条，避免太刺眼

def draw():

background(255)

# 在画布内随机撒20个点

points = np.random.rand(20, 2) * [width, height]

vor = generate_voronoi(points, [0, 0, width, height])

# 画多边形边界

for region in vor.regions:

if -1 not in region and len(region) > 0: # 跳过无效区域

beginShape()

for i in region:

x, y = vor.vertices[i]

vertex(x, y) # 逐个点连起来

endShape(CLOSE)

noLoop() # 画一次就停

效果：越简单越惊艳

运行后，画布上会出现很多不规则的多边形，彼此嵌套又不重叠，像自然形成的裂纹，又像精心设计的装饰图案。如果想更复杂，多撒几个点（比如把20改成50），或者在stroke()里加透明度（比如stroke(0, 50)），叠几层不同颜色的多边形，质感会更丰富。

案例4：Kinect互动油画（体感控制）——用身体“画”画

如果觉得鼠标互动不够酷，试试用身体当画笔！这个案例结合Kinect传感器（或普通摄像头），捕捉人体动作——比如挥动手臂，画布上就会留下油画质感的笔触；说话声音大，笔触还会变粗，像在空气里“挥洒颜料”。

核心技术：把“动作”转成“画笔参数”

Kinect能捕捉骨骼坐标（比如手部、头部的位置），我们把这些坐标当成“画笔位置”；同时用音频分析库获取环境音量，音量越大，笔触越粗、颜色越鲜艳；再用“随机点画”模拟油画笔触——不是画直线，而是画一堆小椭圆，叠加起来就有颜料堆积的质感。

Processing代码（简化版）

# 需要先安装Kinect库和音频分析库

from KinectPV2 import *

import audioAnalysis

kinect = KinectPV2(this)

audio_level = 0 # 音频音量

def setup():

size(1200, 800)

kinect.initSkeleton() # 初始化骨骼追踪

background(240) # 浅灰背景

def draw():

global audio_level

kinect.update()

# 获取音频音量（0-1）

audio_level = audioAnalysis.getLevel()

# 获取骨骼数据

skeletons = kinect.getSkeletonData()

if len(skeletons) > 0:

# 取右手坐标

hand = skeletons[0].getJoint(KinectPV2.JointType_HandRight)

# 用右手位置画笔触

paintStroke(hand.x * width, hand.y * height)

def paintStroke(x, y):

# 笔触大小跟着音量变（2-20）

stroke_size = map(audio_level, 0, 1, 2, 20)

# 颜色随机但柔和

fill(random(100, 200), random(100, 200), random(100, 200), 80)

# 画5个小椭圆，模拟油画笔触

for _ in range(5):

ellipse(

x + random(-stroke_size, stroke_size),

y + random(-stroke_size, stroke_size),

stroke_size, stroke_size

)

适用场景：互动装置超吸睛

这个案例很适合做展览——比如在美术馆里放一块大屏幕，观众挥动手臂就能“画”出动态油画，声音越大画面越热闹，连小朋友都能玩得投入。如果没有Kinect，用普通摄像头加OpenCV库捕捉手部位置，也能实现类似效果。

案例5：植物生长模拟（L-system分形）——让代码“长”出一棵树

想不想看代码“种”树？这个案例用L-system分形算法模拟植物生长：从一根主干开始，每长一段就分几个枝桠，枝桠再分小枝，最后长出一棵有层次感的树，还能让它随着时间慢慢“生长”，像延时摄影一样。

核心算法：用“规则”模拟生长

L-system的本质是“递归规则”——我们定义“生长指令”：比如“F”代表“画一段枝条”，“+”代表“向右偏”，“-”代表“向左偏”，再设定“规则”：比如每遇到“F”，就换成“F+F-F-F+F”（长一段后分两个枝）。程序按这个规则递归执行，就能从简单指令长出复杂的树枝结构。

关键代码

def setup():

size(800, 600)

background(255)

stroke(80, 150, 50) # 绿色枝条

angle = radians(25) # 分枝角度（25度）

# 初始长度50，从底部中间开始长

branch(width/2, height, 50, -PI/2, 8, angle) # -PI/2是向上的方向

def branch(x, y, len, angle, depth, branch_angle):

if depth <= 0:

return # 长到最细就停

# 算枝条末端位置

x2 = x + len * cos(angle)

y2 = y + len * sin(angle)

# 画枝条

line(x, y, x2, y2)

# 递归画分枝：左边分一个

branch(x2, y2, len*0.7, angle – branch_angle, depth-1, branch_angle)

# 右边分一个

branch(x2, y2, len*0.7, angle + branch_angle, depth-1, branch_angle)

# 中间再分一个（让树更茂密）

if random(1) > 0.3: # 30%概率不分中间枝，更自然

branch(x2, y2, len*0.6, angle, depth-1, branch_angle)

进阶：让树“活”起来

想让树动态生长？把setup()里的branch()放到draw()里，再加个“生长进度”变量，比如current_depth从1慢慢涨到8，每帧只画到当前进度，就能看到树从一根小芽慢慢长茂密；想加叶子，在depth==0（最细的枝）末端画几个绿色椭圆，秋天就换黄色，四季都能“种”。

总结：Processing.py 创意应用方向

方向 核心技术点 案例参考

生成艺术 随机参数、规则组合 区块链风格随机鸟

交互艺术 鼠标/传感器输入、速度捕捉 毛笔字模拟、Kinect油画

算法图形 泰森多边形、递归分形 回旋多边形

自然模拟 L-system、生长规则 植物生长模拟

如何开始你的创意编程之旅？

1. 先搭环境：去Processing官网下载软件，打开后点击顶部“语言”选“Python”（首次用会自动装插件，等几分钟就行）；

2. 从“改参数”开始：不用一开始写代码，拿案例代码改改数值——比如把鸟的大小倍数改成0.5，看看会不会变“迷你鸟”；

3. 结合兴趣玩：喜欢画画就先试毛笔字案例，喜欢自然就玩植物生长，用兴趣推着学比硬啃语法更有动力；

4. 去社区找灵感：OpenProcessing社区有很多人分享作品，看到喜欢的可以研究他的代码逻辑，慢慢攒自己的“创意库”。

最后想说：代码不只是工具，更是表达的语言

很多人觉得“编程离艺术很远”，但Processing.py最妙的地方，就是把复杂的技术藏在简单的语法后面——你不用是专业程序员，只要有想法，就能用ellipse()画圆、用mouseX追鼠标，把脑海里的画面变成动态的数字作品。

试试今天的案例吧：画一只随机鸟当头像，用毛笔字写一句喜欢的诗，或者“种”一棵树做桌面壁纸。如果做出了有趣的作品，欢迎在评论区分享——创意从来不是“会与不会”，而是“试不试”。

下次我们会聊聊怎么用Processing.py做3D艺术，关注不迷路，一起让代码长出更多创意～

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