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...
(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__"...
所以我首先制作了一个Perlin噪声的C++代码(其实只用到了C的成分),之后我们会使用ctypes来调用动态链接库的代码。 创建动态链接库 $ mkdir build $ cd build $ cmake .. $ make $ mv ./lib/libperlinNoise.dylib ../python # Move library to the python folder. $ cd ../python $ python caltime.py...
三、利用Perlin噪声生成自然波形 Perlin噪声是一种常用于生成自然纹理的技术。通过使用Perlin噪声,我们可以生成看起来更自然的海浪波形。 1. 安装Perlin噪声库 首先,安装Perlin噪声库: pip install noise 2. 生成Perlin噪声数据 然后在Python脚本中使用Perlin噪声生成数据: from noise import pnoise1 x = np.linspace(0...
在Python中,我们可以使用noise库来生成Perlin噪声: from noise import pnoise1 x = np.linspace(0, 5, 1000) y = np.array([pnoise1(i, octaves=5) for i in x]) plt.plot(x, y) plt.title("Random Perlin Noise Curve") plt.show()
更新环境和库 当前tmp环境下的python版本为3.7,如果想升到高版本3.10,anaconda会将其他依赖与被依赖的库也会随之升级。 conda update python 库安装路径 最近用pip成功安装了一个库,但是发现import该库的时候提示找不到该库。 pip install nPerlinNoise
二维Perlin 噪声的生成方式和 二维 Value 噪声的生成方式大体相同,二维 Perlin 噪声也是根据给定的坐标选取对应的正方形,并将该正方形的四个顶点作为插值端点,但是在 Perlin 噪声中...,基于此,Simplex 噪声的计算复杂度要比 Perlin 函数低不少,但另一方面,在 Perlin 噪声
import numpy as np import noise import matplotlib.pyplot as plt # 设置图像尺寸 width, height = 256, 256 # 创建一个空的RGB数组 image = np.zeros((height, width, 3)) # 生成噪波 for y in range(height): for x in range(width): # 使用Perlin噪波 n = noise.pnoise2(x / width, y / ...
ampl*=persistencereturnnoise# 参数设置width,height=800,800octaves=4persistence=0.5lacunarity=2.0# 生成噪声数据noisy_heights=perlin_noise(width,height,octaves,persistence,lacunarity)# 应用高斯滤波平滑噪声smooth_heights=gaussian_filter(noisy_heights,sigma=2)# 将高度值映射到颜色colors=plt.cm.get_cmap('te...
可以使用Perlin噪声来生成自然的星空效果。这里我们使用noise库。 from noise import pnoise2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 生成噪声数据 使用Perlin噪声生成二维数组来模拟星空。 size = 100 scale = 0.1 stars = np.zeros((size, size)) ...