python perlin noise
python 利用 noise 生成纹理。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Apr 23 20:04:41 2018
@author: shiyi
"""
import random, math
import cv2
import numpy as np
"""
Texture generation using Perlin noise
"""
class NoiseUtils:
def __init__(self, imageSize):
self.imageSize = imageSize
self.gradientNumber = 256
self.grid = [[]]
self.gradients = []
self.permutations = []
self.img = {}
self.__generateGradientVectors()
self.__normalizeGradientVectors()
self.__generatePermutationsTable()
def __generateGradientVectors(self):
for i in range(self.gradientNumber):
while True:
x, y = random.uniform(-1, 1), random.uniform(-1, 1)
if x * x + y * y < 1:
self.gradients.append([x, y])
break
def __normalizeGradientVectors(self):
for i in range(self.gradientNumber):
x, y = self.gradients[i][0], self.gradients[i][1]
length = math.sqrt(x * x + y * y)
self.gradients[i] = [x / length, y / length]
# The modern version of the Fisher-Yates shuffle
def __generatePermutationsTable(self):
self.permutations = [i for i in range(self.gradientNumber)]
for i in reversed(range(self.gradientNumber)):
j = random.randint(0, i)
self.permutations[i], self.permutations[j] = \
self.permutations[j], self.permutations[i]
def getGradientIndex(self, x, y):
return self.permutations[(x + self.permutations[y % self.gradientNumber]) % self.gradientNumber]
def perlinNoise(self, x, y):
qx0 = int(math.floor(x))
qx1 = qx0 + 1
qy0 = int(math.floor(y))
qy1 = qy0 + 1
q00 = self.getGradientIndex(qx0, qy0)
q01 = self.getGradientIndex(qx1, qy0)
q10 = self.getGradientIndex(qx0, qy1)
q11 = self.getGradientIndex(qx1, qy1)
tx0 = x - math.floor(x)
tx1 = tx0 - 1
ty0 = y - math.floor(y)
ty1 = ty0 - 1
v00 = self.gradients[q00][0] * tx0 + self.gradients[q00][1] * ty0
v01 = self.gradients[q01][0] * tx1 + self.gradients[q01][1] * ty0
v10 = self.gradients[q10][0] * tx0 + self.gradients[q10][1] * ty1
v11 = self.gradients[q11][0] * tx1 + self.gradients[q11][1] * ty1
wx = tx0 * tx0 * (3 - 2 * tx0)
v0 = v00 + wx * (v01 - v00)
v1 = v10 + wx * (v11 - v10)
wy = ty0 * ty0 * (3 - 2 * ty0)
return (v0 + wy * (v1 - v0)) * 0.5 + 1
def makeTexture(self, texture = None):
if texture is None:
texture = self.cloud
noise = {}
max = min = None
for i in range(self.imageSize):
for j in range(self.imageSize):
value = texture(i, j)
noise[i, j] = value
if max is None or max < value:
max = value
if min is None or min > value:
min = value
for i in range(self.imageSize):
for j in range(self.imageSize):
self.img[i, j] = (int) ((noise[i, j] - min) / (max - min) * 255 )
def fractalBrownianMotion(self, x, y, func):
octaves = 12
amplitude = 1.0
frequency = 1.0 / self.imageSize
persistence = 0.5
value = 0.0
for k in range(octaves):
value += func(x * frequency, y * frequency) * amplitude
frequency *= 2
amplitude *= persistence
return value
def cloud(self, x, y, func = None):
if func is None:
func = self.perlinNoise
return self.fractalBrownianMotion(8 * x, 8 * y, func)
def wood(self, x, y, noise = None):
if noise is None:
noise = self.perlinNoise
frequency = 1.0 / self.imageSize
n = noise(4 * x * frequency, 4 * y * frequency) * 10
return n - int(n)
def marble(self, x, y, noise = None):
if noise is None:
noise = self.perlinNoise
frequency = 1.0 / self.imageSize
n = self.fractalBrownianMotion(8 * x, 8 * y, self.perlinNoise)
return (math.sin(16 * x * frequency + 4 * (n - 0.5)) + 1) * 0.5
if __name__ == "__main__":
imageSize = 512
noise = NoiseUtils(imageSize)
noise.makeTexture(texture = noise.cloud)
img = np.zeros((512, 512))
pixels = img.copy()
for i in range(0, imageSize):
for j in range(0, imageSize):
c = noise.img[i, j]
pixels[i, j] = c
pixels = pixels.astype('uint8')
cv2.imwrite('Noise.png', pixels)
# cv2.imshow("Noise", pixels)
python perlin noise的更多相关文章
- Perlin Noise 及其应用
Perlin Noise 可以用来表现自然界中无法用简单形状来表达的物体的形态,比如火焰.烟雾.表面纹路等.要生成 Perlin Noise 可以使用工具离线生成,也可以使用代码运行时生成.最简单常用 ...
- 【Ray Tracing The Next Week 超详解】 光线追踪2-4 Perlin noise
Preface 为了得到更好的纹理,很多人采用各种形式的柏林噪声(该命名来自于发明人 Ken Perlin) 柏林噪声是一种比较模糊的白噪声的东西:(引用书中一张图) 柏林噪声是用来生成一些看似杂乱 ...
- 利用perlin noise 生成 wood texture
%%% Perlin Noise %%% Wood_texture clc; clear all; close all; addpath('E:\PhotoShop Algortihm\Image P ...
- OpenCV——Perlin Noise
// define head function #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include < ...
- python 不同版本下载资源
Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages by Christoph Gohlke, Laboratory for Fluore ...
- 利用Perlin nosie 完毕(PS 滤镜—— 分成云彩)
%%%% Cloud %%%% 利用perlin noise生成云彩 clc; clear all; close all; addpath('E:\PhotoShop Algortihm\Image ...
- 利用Perlin nosie 完成(PS 滤镜—— 分成云彩)
%%%% Cloud %%%% 利用perlin noise生成云彩 clc; clear all; close all; addpath('E:\PhotoShop Algortihm\Image ...
- GraphicsLab Project 之 Curl Noise
作者:i_dovelemon 日期:2020-04-25 主题:Perlin Noise, Curl Noise, Finite Difference Method 引言 最近在研究流体效果相关的模拟 ...
- 翻译: 星球生成 II
翻译: 星球生成 II 本文翻译自Planet Generation - Part II 译者: FreeBlues 以下为译文: 概述 在前一章 我解释了如何为星球创建一个几何球体. 在本文中, 我 ...
随机推荐
- nohup 与 &
&的意思是在后台运行, 什么意思呢? 意思是说, 当你在执行 ./a.out & 的时候, 即使你用ctrl C, 那么a.out照样运行(因为对SIGINT信号免疫). 但是要注 ...
- shell 脚本拼接
var21=`echo $vvar|awk -F ',' '{print $1}'` echo $var21 var31=`echo $var21|awk -F ':' '{print $2}'` e ...
- [.NET开发] NPOI导出
//导出全部 expertPara = GetExpetPara(); expertPara.BeginIndex = pager.CurrentPageIndex; expertPara.EndIn ...
- ACM-ICPC Beijing Online A The Book List
比赛的时候一眼就看出是字典树+DFS了,然而这题题意比较难理解,还有不少WA点.所以很快敲完之后和队友反复斟酌题意,修改代码.结果还是交了3发WA.最后猜测目录和书在同一个母目录域下同名是不同的,增加 ...
- 使用python创建mxnet操作符(网络层)
对cuda了解不多,所以使用python创建新的操作层是个不错的选择,当然这个性能不如cuda编写的代码. 在MXNET源码的example/numpy-ops/下有官方提供的使用python编写新操 ...
- gleez安装报错
1gleez安装时候常见的问题就是别人在代码版本服务器上安装好了,一般开发者都会去对文件做一些忽略,所以导致有几个文件是没有的.比如: bootstrap.php .htaccess 2.如 ...
- SQL Server 存储过程 (需整理)
Transact-SQL中的存储过程,非常类似于Java语言中的方法,它可以重复调用.当存储过程执行一次后,可以将语句缓存中,这样下次执行的时候直接使用缓存中的语句.这样就可以提高存储过程的性能. Ø ...
- store procedure
store procedure: _________________________________________________ set ANSI_NULLS ON set QUOTED_IDEN ...
- JQuery $未定义
---恢复内容开始--- JQuery $未定义 转载▼ jquery是Yii集成的,利用jquery写的代码$(document).ready(function(){// 操作列表$('.ope ...
- iOS UI-常用控件
#import "ViewController.h" @interface ViewController ()<UITextFieldDelegate> // 标题标签 ...