Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen gezeigt.

--- ws1415:projekte_im_wintersemester_2014_15:bildzutoncode [2014/11/27 18:08]
mr.lazy
+++ ws1415:projekte_im_wintersemester_2014_15:bildzutoncode [2016/05/10 14:46] (aktuell)
@@ Zeile 2: / Zeile 2: @@
 ====== Code ======
-==== BILDINFO ====
+==== BILDINFO ====
+//ALT//
 <code python>
 #-*- coding: utf-8 -*-
@@ Zeile 35: / Zeile 37: @@
 	return random.choice(maxl)	#Gib einen zufälligen Wert aller Maximalwerte zurück.
 </code>
-==== Frequenzen ====
+==== FREQUENZEN ====
 <code python>
-w={}
+#-*- coding: utf-8 -*-
-w["c"]=[261.626]
+from __future__ import division
-w["d"]=[293.665]
+frequenzen={}
-w["e"]=[329.628]
+frequenzen["c"]=[261.626]
-w["f"]=[349.228]
+frequenzen["d"]=[293.665]
-w["g"]=[391.995]
+frequenzen["e"]=[329.628]
-w["a"]=[440.000]
+frequenzen["f"]=[349.228]
-w["h"]=[493.883]
+frequenzen["g"]=[391.995]
+frequenzen["a"]=[440.000]
+frequenzen["h"]=[493.883]
+intervalle={}
+intervalle['sekunde']=[9/8]
+intervalle['gterz']=[5/4] #große terz
+intervalle['quarte']=[4/3]
+intervalle['quinte']=[3/2]
+intervalle['gsexte']=[5/3] #große sexte
+intervalle['gseptime']=[15/8] #große septime
+intervalle['oktave']=[2]
 def getFreq(note):
-	return float(w[note][0])
+	return float(frequenzen[note][0])
+def getRatio(intervall):
+	return float(intervalle[intervall][0])
 </code>
+==== Bild ====
+<code python>
+from __future__ import division
+from PIL import Image
+import random
+class Bild():
+	def __init__(self, filename):
+		self.image = Image.open(filename).convert('RGBA')
+		self.pixels = self.picInfo()
+	def picInfo(self):
+		'''Gibt eine Liste der Pixel als Tupel zurück.'''
+		pixels = list(self.image.getdata())
+		return pixels
+	def average(self):
+		'''Gibt den Durchschnitt über alle Pixel zurück.'''
+		s = 0  #speichert die Summe
+		for tupel in self.pixels:
+			for num in tupel:
+				s += num
+		return s/(len(self.pixels)*len(self.pixels[0]))
+	def getMax(self):
+		'''Gibt eine Liste mit einem Eintrag für jeden Pixelzurück, wo der überwiegenden Farbanteil und die dazugehörige Komponente gespeichert wird.
+		Wenn es mehrere gleiche Werte gibt, wird einer zufällig gezogen'''
+		maxList = []
+		for pixel in self.pixels:
+			pmax = max(pixel[:-1])	#Das Maximum der Farbanteile
+			maxl = []				#Alle Farbanteile, die diesem Maximalwert entsprechen.
+			for p in enumerate(pixel[:-1]):
+				if p[1] == pmax:
+					maxl.append(p)
+			maxList.append(random.choice(maxl))	#Gib einen zufälligen Wert aller Maximalwerte zurück.
+		return maxList
+</code>
+==== Sound ====
+<code python>
+#-*- coding: utf-8 -*-
+from __future__ import division
+import schallwerkzeuge as swz
+import numpy as np
+class Sound():
+	def __init__(self, sounds):
+		if len(sounds) > 0:
+			sound = np.zeros(len(sounds[0]))
+			for s in sounds:
+				sound += s/len(sounds)
+			self.sound = sound
+		else:
+			self.sound = np.array([])
+	def play(self):
+		'''Spielt die Sounddatei ab.'''
+		swz.playsnd(self.sound, swz.RATE)
+	def save(self, filename):
+		'''Speichert den Sound in einer .wav-datei'''
+		swz.wavwrite(filename, self.sound)
+	def appendSound(self, sounds):
+		'''Fügt am Ende des Sounds weitere sounds hinzu.'''
+		sound = np.zeros(sounds[0].size)
+		for s in sounds:
+			sound += s/len(sounds)
+		self.sound = np.append(np.append(self.sound,np.zeros(300)), sound)
+	def addSound(self, sounds):
+		'''Mischt den bestehenden Sound mit anderen.'''
+		sound = np.zeros(len(sounds[0]))
+		for s in sounds:
+			sound += s(len(sounds) + 1)
+		sound += self.sound/(len(sounds) + 1)
+		self.sound = sound
+	def length(self):
+		'''Gibt die Länge des Sounds in Sekunden zurück'''
+		return self.sound.size/swz.RATE
+</code>
+==== Schallwerkzeuge ====
+//Von Stefan bereitgestellt//
+<code python>
+#!/usr/bin/python
+# coding=utf8
+## Verhalten von / wie in Python 3    a/b  = float
+from __future__ import division
+from math import pi
+### Audio-Module
+import pyaudio
+from scipy.io import wavfile
+###  Fourier, Numerik
+import numpy.fft as FFT
+import numpy as np
+##############
+# Graphik
+import matplotlib.pyplot as plt
+###
+CHANNELS=1
+RATE=44100
+DAUER=1
+ANZAHL=DAUER*RATE # ANZAHL der Frames,
+GRENZE=0.02*RATE
+# globale Variablen, schlechter Programmierstil, hier aber ganz
+# praktisch: Nach Aufnahme oder Lesen werden diese Variablen
+# entsprechend gesetzt.
+def recordsnd(filename, time):
+	'''
+	Nimmt eine  time  Sekunden lange Schallsequenz
+	auf (mit der Samplerate 48000 Hz) auf und speichert,
+	speichert sie in der Datei filename und gibt die
+	Aufnahme als numpy-array mit Werten zwischen -1 und 1 zurück
+	'''
+	global ANZAHL
+	global RATE
+	global DAUER
+	global CHANNELS
+	DAUER=time
+	ANZAHL=int(RATE*DAUER)
+	p = pyaudio.PyAudio()
+	raw_input("Aufnehmen  "+str(time)+ " Sekunden): Eingabetaste drücken...")
+	stream = p.open(format =pyaudio.paInt16 ,
+                channels = CHANNELS,
+	                rate = RATE,
+	                input = True,
+	                frames_per_buffer = 1024)#ANZAHL)
+	yy=stream.read(ANZAHL)
+	y=np.fromstring(yy,dtype=np.short)
+	if CHANNELS==2:
+		y=y.reshape((y.shape[0]//2,2))
+	print("Aufgenomen: " + str(ANZAHL) + " Frames")
+	stream.close()
+	p.terminate()
+	yy=np.array(y,dtype='d')/32768.0
+	if filename!=None:
+		wavwrite(filename, yy)
+	return yy
+def wavwrite(filename, y):
+	'''Schreibt ein wav-File aus einem numpy-array'''
+	wavfile.write(filename, RATE, np.array(y*2**15, dtype=int))
+def wavread(filename):
+	'''Liest ein wav-File in ein numpy-Array'''
+	global ANZAHL
+	global RATE
+	global DAUER
+	global CHANNELS
+	RATE,y=wavfile.read(filename)
+	ANZAHL=y.shape[0]
+	if len(y.shape)==2:
+		CHANNELS=y.shape[1]
+	else:
+		CHANNELS=1
+	DAUER=ANZAHL/RATE
+	return np.array(y,dtype=np.float)/2**15
+def playsnd(y, r):
+	'''
+	spielt das numpy-array (bzw. Vektor) y als Klang
+	mit der Samplerate r  [Hz] ab.
+	'''
+	#testkommentar
+	def callback(in_data, frame_count, time_info, status):
+		data = (32767*klanggen.generate(frame_count/RATE)).astype(np.int16)
+		return (data.copy(), pyaudio.paContinue)
+	p = pyaudio.PyAudio()
+	CHUNK=2**12
+	stream = p.open(format =pyaudio.paInt16 ,
+			channels = CHANNELS,
+			rate = r,
+			output = True,
+			frames_per_buffer=CHUNK)
+			#callback=callback)#ANZAHL)
+	yy=np.array(y.flatten()*2**15,dtype=np.short)
+	for i in range(0,len(yy),CHUNK):
+		stream.write(yy[i:i+CHUNK].tostring(order='F'))
+	stream.close()
+	p.terminate()
+def inspectsnd(y):
+	'''Zeigt einen Plot von y'''
+	n=y.shape[0]
+	fig=plt.Figure(figsize=(6,4),dpi=100)
+	ax=fig.add_subplot(111)
+	x=np.arange(0,n,1)/np.float32(RATE)
+	plt.plot(x,y)
+	plt.show()
+def inspectspec(y):
+	'''zeigt einen Plot des DFT-Spektrums von y'''
+	global RATE
+	#  Vorbereitungen, um ein Fenster zum Plotten zu kriegen
+	plt.figure(1)
+	n=len(y)
+	window=np.blackman(n)
+	sumw=sum(window*window)
+	A=FFT.fft(y*window)
+	B2=(A*np.conjugate(A)).real
+	sumw*=2.0
+	sumw/=1/np.float(RATE)  # sample rate
+	B2=B2/sumw
+	x=np.arange(0,n/2,1)/np.float(n)*RATE
+	eps=1e-8
+	plt.plot(x, np.log10(B2[0:n/2]+eps))
+	plt.show()
+def sinewave(f,r,d):
+	'''erzeugt die Daten einer Sinusschwingung mit Frequenz f, Dauer d
+	und Samplerate r'''
+	global RATE
+	global DAUER
+	global ANZAHL
+	RATE=r
+	DAUER=d
+	ANZAHL=DAUER*RATE
+	y=np.zeros(r*d)
+	lastzero = 0
+	for i in range(0,int(r*d)):
+		y[i]=np.sin(2*pi*f*i/float(r))*window(i,r*d)
+	return y
+def window(i, l, grenze=0.01):
+	'''Lässt die Sinuswelle an den Rändern gegen 0 laufen, damit das "Klacken" beim Zusammenfügen von Bildern nicht entsteht.'''
+	global RATE
+	global GRENZE
+	GRENZE = grenze*RATE
+	m = min(i, l-i)
+	if (m < GRENZE):
+		return (m/GRENZE)**(2/3)
+	else:
+		return 1
+</code>
+==== Dreiklaenge ====
+Testklasse, die aus beliebigen Bildern eine Folge von Dreiklängen erzeugt.
+<code python>
+#-*- coding: utf-8 -*-
+from __future__ import division
+import frequenzen as freq
+from bild import Bild
+import schallwerkzeuge as swz
+from sound import Sound
+pic = Bild('allfarben.png')
+win = Bild('ico-win.png')
+def dreiKlang (i,grundton,l):  #l=1 Tonlänge
+    '''erzeugt einen Dreiklang. Dabei repräsentiert 0 die Tonika, 1 die Subdominante und 2 die Dominante.'''
+    toene = 3 #Anzahl der Töne des Dreiklangs
+    gfreq = freq.getFreq(grundton) #Frequenz des Grundtons
+    grundton = swz.sinewave(gfreq,swz.RATE, l)
+    if i == 0: #Tonika
+        terz = swz.sinewave(gfreq*freq.getRatio('gterz'), swz.RATE, l)
+        quinte = swz.sinewave(gfreq*freq.getRatio('quinte'), swz.RATE, l)
+        return Sound([grundton, terz, quinte])
+    elif i == 1: #Subdominante
+        quarte = swz.sinewave(gfreq*freq.getRatio('quarte'), swz.RATE, l)
+        sexte = swz.sinewave(gfreq*freq.getRatio('gsexte'), swz.RATE, l)
+        return Sound([grundton, quarte, sexte])
+    elif i == 2: #Dominante
+        sekunde = swz.sinewave(gfreq*freq.getRatio('sekunde'), swz.RATE, l)
+        quinte = swz.sinewave(gfreq*freq.getRatio('quinte'), swz.RATE, l)
+        septime = swz.sinewave(gfreq*freq.getRatio('gseptime'), swz.RATE, l)
+        return Sound([sekunde, quinte, septime])
+def playSound(bild, l=1):
+    s = Sound([])
+    for maxi in bild.getMax():
+        #dreiKlang(maxi[0], 'c').play()
+        s.appendSound([dreiKlang(maxi[0], 'c', l).sound], swz.GRENZE)
+        #print s.length()
+        #print s.sound
+    s.play()
+</code>
+==== Soundv2 ====
+//Nur überarbeitete Strukturen//
+<code python>
+def appendSoundP(self, sounds):
+		'''Fügt am Ende des Sounds weitere sounds hinzu.'''
+		sound = np.zeros(sounds[0].size)
+		for s in sounds:
+			sound += s/len(sounds)
+		self.sound = np.append(self.sound, sound)
+	def appendSound(self, sounds, grenze):
+		if (self.sound.size-grenze < 0 or sounds[0].size-grenze < 0):
+			print 'zu kurz.'
+			self.appendSoundP(sounds)
+			return
+		print 'lang genug.'
+		sound2 = self.addSounds(sounds)
+		soundganz = np.append(np.append(self.sound[:self.sound.size-grenze], np.zeros(grenze)),sound2[grenze:])
+		soundsum = np.zeros(soundganz.size)
+		for i in range(int(grenze)):
+			soundsum[self.sound.size-grenze+i] = (self.sound[self.sound.size-grenze+i] + sound2[i])
+		soundganz += soundsum
+		self.sound = soundganz
+	def technoAppend(self, sounds, grenze):
+		'''Klingt einfach nur lustig'''
+		if (self.sound.size-grenze < 0 or sounds[0].size-grenze < 0):
+			print 'zu kurz.'
+			self.appendSoundP(sounds)
+			return
+		print 'lang genug.'
+		sound2 = self.addSounds(sounds)
+		soundganz = np.append(self.sound, sound2[grenze:])
+		soundmult = np.zeros(soundganz.size)
+		soundmult.fill(1)
+		for i in range(int(grenze)):
+			soundganz[self.sound.size-grenze+i] += sound2[i]
+			soundmult[self.sound.size-grenze+i] = soundganz[self.sound.size+i]-1
+		soundganz -= soundmult
+		self.sound = soundganz
+</code>
+==== Bildv2 ====
+//Nur überarbeitete Strukturen//
+<code python>
+    def pixList(self):
+            '''Teilt Pixels in Bildspalten auf'''
+            (width,height)=self.image.size
+            plraster=[]
+            for i in range (width):
+                hl=self.pixels[i::width]
+                plraster.append(hl)
+            return plraster
+</code>
+==== Farbräume ====
+<code python>
+    def farbraume (self, z=2): #z Anzahl der Teilbereiche pro Farbkomponente
+        '''Wenn man sich den RGB-Farbraum als Würfel vorstellt, so kann man diesen in kleinere Würfel zerlegen. Diese Methode zerlegt den Würfel in z*z*z kleine Würfel und ordnet jedem Pixel den Würfel zu, in dem er liegt.'''
+        farbraume = []
+        for i in range (z):
+            for j in range (z):
+                for k in range (z):
+                    farbraume.append((i,j,k))
+        konvpixel = []
+        for pixel in self.pixels:
+            r = pixel[0]
+            g = pixel[1]
+            b = pixel[2]
+            for i in range(z):
+                if (256/z)*i <= r and r < (256*(i+1))/z:
+                    rl = i #rot
+                if (256/z)*i <= g and g < (256*(i+1))/z:
+                    gl = i #grün
+                if (256/z)*i <= b and b < (256*(i+1))/z:
+                    bl = i #blau
+            konvpixel.append((rl,gl,bl))
+        return [farbraume.index(tupel) for tupel in konvpixel]
+</code>
+==== Synthesizer ====
+<code python>
+def tune(f, d, r=44100, mode='sinus'):
+	vol = 1
+	waves = []
+	waves.append(sinewave(f, r, d))
+	if mode == 'organ':
+		while vol >= 0.1:
+			vol *= 0.7
+			waves.append(sinewave(f*freq.getRatio('quinte'), r, d, vol=vol/2))
+			f *= freq.getRatio('oktave')
+			waves.append(sinewave(f, r, d, vol = vol))
+	if '#' in mode: #bei #a-z1,b-z2,c-z3,d-z4,g-z5,t-z6,e-z7 wird der a-te, b-te, ..., e-te oberton hinzugefügt mit z1, z2,..., z7 % lautstärke
+		toene = mode[1:].split(',')
+		for ton in toene:
+			waves.append(sinewave(f*2**int(ton[:ton.index('-')]), r, d, vol=int(ton[ton.index('-'):])/100))
+	return wave
+</code>
+==== MARKOV ====
+<code python>
+    from __future__ import division
+    from bild import Bild
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import numpy as np
+    from sound import *
+    import frequenzen as freq
+    import zufallszahlen as zahlen
+    import rhythm
+    def normMatrix(matrix):
+            '''normiert die Spalten der Matrix, so dass die Summe aller elemente einer Spalte genau 1 ergibt, das Verhaeltnis zwischen den Spalten aber                                                   noch erhalten bleibt.'''
+        matrixcopy = []
+        for col in matrix:
+            colcopy = []
+            nenner = sum(col)
+            if nenner != 0:
+                for element in col:
+                    colcopy.append(element/nenner)
+                matrixcopy.append(colcopy)
+            else:
+                colcopy = [1/len(col) for x in range(len(col))]
+                print colcopy
+        return matrixcopy
+    def step(matrix, vec, step = 1):
+        '''berechnet den Vector der Notenwahrscheinlichkeit nach step Noten'''
+        for i in range(step):
+            retvec = []
+            for y in range(len(matrix[0])):
+                retvec.append(sum([matrix[x][y]*vec[x] for x in range(len(matrix))]))
+            vec = retvec[:]
+        return vec
+    def nextTune(matrix, vec, val):
+        '''val muss zwischen 0 und 1 liegen. Dann berechnet diese Methode den naechsten Ton, der gespielt wird.'''
+        element = 0
+        probvec = step(matrix, vec)
+        print sum(probvec), " >= ", val
+        while sum(probvec[:element+1]) < val:
+            element += 1
+            if (element == len(probvec)-1):
+                return element
+        #print 'Tonhoehe berechnet.'
+        return element
+    def generateMelodie(pic, nums, tunes = 24):
+        '''nums muss eine Liste mit zahlen zwischen 0 und 1 sein'''
+        matrix = pic.transformImage(tunes, tunes)
+        matrix = normMatrix(matrix)
+        melodie = []
+        vec = genVector(9, tunes)
+        for num in nums:
+            melodie.append(nextTune(matrix, vec, num))
+            vec = genVector(melodie[-1])
+            print 'Ton wurde der Melodie hinzugefuegt.'
+        #print 'Melodie erzeugt.'
+        return melodie
+    def generateTune(pic, notes = 240, tunes = 24, length = 1, mode = 'sinus'):
+        '''generiert ein Sound object, mit einer durch markov ketten erstellte melodie'''
+        nums = zahlen.zufallsZahl(pic, notes)
+        print nums
+        print 'Zufallszahlen generiert.'
+        melodie = generateMelodie(pic, nums, tunes)
+        print 'Melodie erzeugt.'
+        rhythmus = rhythm.generateRhythm(pic, len(nums), length, 4)
+        print 'Rhythmus erzeugt.'
+        tonlage = 1
+        s = Sound(np.array([]))
+        for i in range(len(melodie)):
+            ton = melodie[i]
+            laenge = rhythmus[i]
+            tune = createTune(freq.getFreq(freq.buchstaben[ton%8][0])*2**(tonlage-ton//8), laenge, mode = mode)
+            #print max(tune)
+            s.appendSound([tune], swz.GRENZE)
+        print 'Fertig.'
+        return s
+    def genVector(eins, length = 24):
+        '''generiert einen Vector der Laenge length mit einer 1 an der stelle eins'''
+        vec = [0 for i in range(length)]
+        vec[eins] = 1
+        return vec
+    def genRandList(length, maximum):
+        return [(np.random.random_integers(maximum+1)-1)/maximum for x in range(length)]
+</code>
+==== Zufallszahlen ====
+Zufallszahlen für Markov-ketten
+<code python>
+# -*- coding: cp1252 -*-
+#Zufallszahl für Markov-Kette
+#-*- coding: utf-8 -*-
+from __future__ import division
+from PIL import Image
+import random
+from bild import Bild
+import numpy as np
+def spaltenBreite(bild, spalten = 240):
+    '''Spaltenbreite der Pixel die zusammengefasst wird!'''
+    n = bild.bBreite()
+    b = int((n-(n%spalten))/spalten)
+    if b == 0:
+        return 1
+    return b
+def spalten(bild, spaltenum = 240):
+    spalten = []
+    pic = bild.rasterList(bild.farbraume(4))
+    sBreite = spaltenBreite(bild, spaltenum)
+    ende = bild.bBreite()-bild.bBreite()%sBreite
+    if ende == 0:
+        ende = bild.bBreite()
+    for i in range(0, ende, sBreite):
+        spalte = []
+        for x in range(sBreite):
+            if (i+x < len(pic)):
+                spalte += pic[i+x]
+        spalten.append(spalte)
+    return spalten
+def zufallsZahl(bild, spaltenum = 240):
+    n = bild.bBreite()
+    b = spaltenBreite(bild, spaltenum)
+    l = int(bild.bHohe())
+    r = b * l
+    spalter = []
+    spaltenliste = spalten(bild, spaltenum)
+    for spalte in spaltenliste:
+        spalter.append(sum(spalte)/len(spalte))
+    zZahl = []
+    for spalte in range(len(spalter)):
+        varianz = 0
+        for y in range(r):
+            x1 = spalter[spalte]
+            x2 = spaltenliste[spalte][y]
+            varianz += 1/r*(x1 - x2)**2
+        zZahl.append(varianz)
+    maximum = max(zZahl)
+    return [num/maximum for num in zZahl]
+</code>

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