# 读取动态链接库,lib=ctypes.CDLL('./libperlinNoise.dylib')# 从句柄中拿到PerlinNoise2D的函数perlinNoise2D=lib.perlinNoise2D# 告诉函数传入参数的个数和类型perlinNoise2D.argtypes=(ctypes.c_int,ctypes.c_int,ctypes.c_int,ctypes.c_int)# 告诉函数返回的类型,是c_float。shape是optinal的。perlinNois...
柏林噪声(Perlin Noise),由Ken Perlin在1980年代发明,是一种梯度噪声生成算法。它利用插值技术生成平滑的、自然的纹理效果,常用于图形学中模拟自然界的纹理,如云朵、火焰、山脉等地形或表面纹理。与简单的随机噪声相比,柏林噪声生成的图像更加连续和自然。 2. 描述柏林噪声在Python中的应用场景 在Python中,柏林噪声广泛...
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.fractalBrownianMot...
import noise import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义噪声参数 seed = np.random.randint(0, 100) scale = 10 octaves = 6 persistence = 0.5 lacunarity = 2.0 # 生成噪声图像 shape = (512, 512) world = np.zeros(shape) for i in range(shape[0]): for j in range(shape...
(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__"...
(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__"...
柏林噪声(Perlin Noise)的matlab实现 柏林噪声是1983年Ken Perlin提出的噪声,用于模拟自然纹理,比如水波,手绘,火焰,大理石等纹路,也可以生成残蚀效果动态烟雾等各种常见特效。 根据计算机噪声产生的方法,可以分为梯度噪声和数值噪声,而柏林噪声就是梯度噪声最典型的代表之一。
一、柏林噪声 WiKi解释:Perlin Noise是Ken Perlin在1983年开发的一种梯度噪音,这是一种用于在计算机生成的表面上产生自然出现纹理的技术,使用P...
fromperlin_noiseimportPerlinNoiseimportrandom noise = PerlinNoise (octaves=3,seed=random.randint(1,1000000))forzinrange(-10,10):forxinrange(-10,10): y = noise([x *.02,z *.02]) y = math.floor(y *7.5) voxel = Voxel(position=(x,y,z)) ...
在Python中,可以使用Noise库来生成波动噪声函数。首先,需要安装Noise库: ```python pip install noise ``` 然后,可以使用以下代码生成波动噪声函数: ```python import noise def perlin_noise(length, octaves=1, persistence=0.5, lacunarity=2): data = [] for i in range(length): value = noise.pnoise...