仅用8小时，用Vim编辑器手搓BadApple火了！

老二次元/科技宅倒背如流的Bad Apple动画，网友Nolen Royalty用Vim文本编辑器复现出来了！

而且仅耗时8小时、用了6500个正则表达式！

先来一起瞅瞅效果：

可以看到，动画基本还原了人物的所有动作，整体视频也很流畅，画风很有经典像素风游戏的味道。

继终端、游戏引擎、ASCII码各种 Bad Apple 整活之后，Vim 编辑器也出息了一回！

难怪有网友说，这就是我们喜欢 Bad Apple 的原因，它总是能带给我们更多惊喜。

PS：如果你还不知道Bad Apple，它是来自《东方Project》中的一个音乐MV，已经成为动画界和科技界的一个梗。不仅有各种二创视频，大家还会在各种硬件和软件上复现它，可以说“有屏幕的地方就有Bad Apple”。

怎么做到的

网友 Nolen Royalty 还热心分享了用 Vim 制作Bad Apple的过程，主要分为以下4步：

1.提取画面帧转换成数组

第一步非常简单，使用 GitHub 用户 Felixoofed 的库就可以获取 Bad Apple 每一帧的数据。

这个仓库里面包含了原始的视频以及一个 ffmpeg 命令，可以将视频转换为约 6500 张 PNG 图片，每张代表一帧。

然后 Nolen 编写了一小段 Python 代码，将每个 PNG 文件转换为 0 和 1 的二维数组（其中 1 代表黑色像素）。

视频最初是 480x360 分辨率，在测量了终端后 Nolen 将其缩小到 120x90。

from PIL import Imageimport numpy as np
def process_image(path, target_width=120, target_height=90):  img = Image.open(path)  img = img.resize((target_width, target_height), Image.Resampling.LANCZOS) if img.mode != "L":  img = img.convert("L") pixels = np.array(img)  binary_pixels = (pixels 10).astype(int) 
def text_preview(binary_pixels):  chars = {0: ".", 1: "#"} return "\n".join("".join(chars[px] for px in row) for row in binary_pixels)

2.用Vim的高亮匹配功能绘制任意矩形

那么如何在 Vim 中绘制图形呢？

假设你在文本中创建了一个主要由 A 组成的网格，并在其中嵌入一个由 B 组成的绘图，这样如果你搜索 B，就会看到一个小的棍状人物图形：

使用这个方法就可以画图了，但是还存在2个问题：

a.蓝色高亮（Vim 默认）看起来不太清晰。

Vim 允许用户自行配置高亮功能，调用 hi Search cterm=NONE ctermfg=grey ctermbg=grey ，就可以让它用相同的颜色高亮匹配字符的前景和背景，这样就能得到漂亮的方块：

b.第二个问题是，如何将矩形变为正方形像素。

Nolen 最终找到了Square 字体，这是一个正方形的字体，它最初是为了让用户在终端中玩 roguelike 游戏而设计的，在 Vim 中使用它可以绘制一个非常漂亮的网格：

接下来就是分析每帧画面的信息，生成一个针对主要图形的正则表达式优化文件。

然后作者发现，用 Vim 自带的搜索功能就可以生成连续的矩形。

 /\%l /\%>l /\%\%23l Matches in a specific line.\%23l Matches above a specific line (lower line number).\%>23l Matches below a specific line (higher line number).\%.l Matches at the cursor line.\%<.l matches above the cursor line.>\%>.l Matches below the cursor line.

Vim 搜索可以匹配特定的行号（和列号），你可以将多个这样的搜索组合在一起。

例如， \%>5c\%4l\%

而且，这种匹配模式还可以和其他 Vim 搜索进行 OR 操作，比如将上面的式子和 - \%>5c\%4l\%12c\%10l\%

这样，使用单个搜索式就可以轻松地在屏幕上绘制许多矩形。

3.将动画帧的图形转换成矩形

接下来，就得把图像的网格（90x120，约 10000 个像素）拆成一个个矩形。

Nolen 首先尝试找出所有不一样的矩形并生成长搜索字符串、或者把网格拆成最少可填满的矩形，但两种尝试均以失败告终。

最终他想出了一个很简单的算法，它是这样工作的：先在图像的第一行里，把所有连续的“1”的部分找出来。找完第一行，再看第二行，找出和第二行找到的部分有重叠的地方。

要是把这个重叠部分和第一行合起来形成的矩形的面积，比单独这两行形成的矩形的面积都大的话，就把它们合并成一个矩形。然后就一直持续下去，尽量把新找到的部分合并到之前的矩形里。

这个算法通常情况下表现得不错。但当搜索字符串超过10000个字符，就会严重拉低每秒的帧数。

Nolen 于是又写了两个解决方案（从左到右构建矩形的算法版本和仅查看各个行的简单 RLE），然后通过三种算法运行每个帧并选择最短搜索模式，这个组合算法最终效果不错。

original approach (top to bottom merging) - 1110left to right merging - 2239 RLE - 3300

4.设置好Vim宏就可以在编辑器中播放动画了

分解好了图形，最后的一个问题就是：如何在 Vim 中播放视频。具体步骤如下：

1.Vim 设置：顶部中心窗口播放视频，是一个包含 90 行每行 120 个空格的文件，左右两侧是用于图像居中的空缓冲区，底部窗口是约 6500 个搜索模式列表。

2.使用 Vim 宏播放视频：Vim 宏可以记录一系列击键操作，方便重播。宏命令为“”ay$:let @/=@a^M+”，具体来说，就是对寄存器 a 操作，拉动到行尾，将寄存器/的内容设置为寄存器 a 的内容，执行命令，然后移动到下一行开头。这样设置宏可以让光标回归到正确位置，反复迭代即可实现重播。

3.优化：最有趣的优化操作是“let @/=@a”，相比“/^Ra^M”操作，它避免了过长的查询操作导致搜索窗口闪烁严重和帧率降低的问题。

4.运行宏：可以运行“1500@q”（假设宏记录在寄存器 q 中）播放宏 1500 次，快速运行 1500 帧。