人可以不活，但不能没活

最近发现越来越多的老表都在整活，那么我们也运用hyperwork进行一些新颖有趣的改造活动。

该逻辑的实现过程是，先解析GIF动图的每一帧，并提取其中每一帧图片中的所有黑色像素点（当然也可以提取出64种颜色，但hypermesh的comps颜色显示最多也就是64种，后续TCL的功能也要由高亮显示修改为将单元移动到对应的comps当中去），将它们的XY坐标转化为编号（编号规则从左上角开始），然后将编号进行保存，得到图片信息。

接下来就需要做的是准备网格，实现类似于动图播放的效果。为此，我们考虑将图片像素点ID与网格的单元ID一一对应，然后再调用相应的高亮显示API即可实现这一功能。需要注意的是，在软件界面当中创建的单元ID并不是我们所需要的状态，它的ID编号是随机的，如果直接以renumber方式修改每个单元的ID，由于图片大小可能是300*300（即90000个像素点）或者更大，那时间复杂度将是相当高的，因此需要考虑采样或其他有效的方法进行降低分辨率，提高效率。而本次整活采用了不同的技巧——直接写入fem文件，以避免二次开发过程中的效率问题。

后续还可以继续优化，例如写一个很大的fem文件，例如1000*1000的fem文件，这样可以避免每次运行重新写；同样是将图片的像素点保存成文件，当文件已经存在时，就无须重新提取节点。

另外一个有趣的整活

在后处理中提供了仿真结果与实际录像进行对标的功能--Image Planes，就是说支持导入图片或者视频，那么是不是可以在发散一下，按照自己的喜好更改背景呢，换个赏心悦目的背景，是不是在100万个单元中，查看应力集中区域的时候鼠标移动，缩放的速度更快呢。

取消Fit，即可扩展显示满屏。

这里面用到了前面介绍的tcl Call Python内容，忘记的朋友传送门如下。

代码获取方式，不是完整的代码，仅包含提取图片黑色像素点的代码，以及单元高亮显示的代码，获取方式后台回复   整活