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c++ - 写了一些柏林噪音类型的代码,它看起来很 block 状

转载 作者:IT老高 更新时间:2023-10-28 23:19:25 25 4
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之前回答的问题似乎没有回答我的问题 "Blocky" Perlin noise

我尽量简化以使我的代码易于阅读和理解。

我不使用置换表,而是使用 mt19937 生成器。

我使用 SFML

using namespace std;
using namespace sf;
typedef Vector2f Vec2;
Sprite spr;
Texture tx;
// dot product
float prod(Vec2 a, Vec2 b) { return a.x*b.x + a.y*b.y; }
// linear interpolation
float interp(float start,float end,float coef){return coef*(end-start)+start;}
// get the noise of a certain pixel, giving its relative value vector in the square with [0.0 1.0] values
float getnoise(Vec2&A, Vec2&B, Vec2&C, Vec2&D, Vec2 rel){
float
dot_a=prod(A ,Vec2(rel.x ,rel.y)),
dot_b=prod(B ,Vec2(rel.x-1 ,rel.y)),
dot_c=prod(C ,Vec2(rel.x ,rel.y-1)),
dot_d=prod(D ,Vec2(rel.x-1 ,rel.y-1));
return interp
(interp(dot_a,dot_b,rel.x),interp(dot_c,dot_d,rel.x),rel.y);
// return interp
// (interp(da,db,rel.x),interp(dc,dd,rel.x),rel.y);
}
// calculate the [0.0 1.0] relative value of a pixel
Vec2 getrel(int i, int j, float cellsize){
return Vec2
(float
(i // which pixel
-(i/int(cellsize))//which cell
*cellsize)// floor() equivalent
/cellsize,// [0,1] range
float(j-(j/int(cellsize))*cellsize)/cellsize
);
}
// generates an array of random float values
vector<float> seeded_rand_float(unsigned int seed, int many){
vector<float> ret;
std::mt19937 rr;
std::uniform_real_distribution<float> dist(0, 1.0);

rr.seed(seed);

for(int j = 0 ; j < many; ++j)
ret.push_back(dist(rr));
return ret;
}
// use above function to generate an array of random vectors with [0.0 1.0] values
vector<Vec2>seeded_rand_vec2(unsigned int seed, int many){
auto coeffs1 = seeded_rand_float(seed, many*2);
// auto coeffs2 = seeded_rand_float(seed+1, many); //bad choice !
vector<Vec2> pushere;
for(int i = 0; i < many; ++i)
pushere.push_back(Vec2(coeffs1[2*i],coeffs1[2*i+1]));
// pushere.push_back(Vec2(coeffs1[i],coeffs2[i]));
return pushere;
}
// here we make the perlin noise
void make_perlin()
{
int seed = 43;
int pixels = 400; // how many pixels
int divisions = 10; // cell squares
float cellsize = float(pixels)/divisions; // size of a cell

auto randv = seeded_rand_vec2(seed,(divisions+1)*(divisions+1));
// makes the vectors be in [-1.0 1.0] range
for(auto&a:randv)
a = a*2.0f-Vec2(1.f,1.f);
Image img;
img.create(pixels,pixels,Color(0,0,0));

for(int j=0;j<=pixels;++j)
{
for(int i=0;i<=pixels;++i)
{
int ii = int(i/cellsize); // cell index
int jj = int(j/cellsize);
// those are the nearest gradient vectors for the current pixel
Vec2
A = randv[divisions*jj +ii],
B = randv[divisions*jj +ii+1],
C = randv[divisions*(jj+1) +ii],
D = randv[divisions*(jj+1) +ii+1];

float val = getnoise(A,B,C,D,getrel(i,j,cellsize));
val = 255.f*(.5f * val + .7f);

img.setPixel(i,j,Color(val,val,val));
}
}
tx.loadFromImage(img);
spr.setPosition(Vec2(10,10));
spr.setTexture(tx);
};

这是结果,我包括了结果梯度 vector (我将它们乘以 cellsize/2)。

result1

result2

我的问题是为什么会有白色伪影,你可以以某种方式看到方 block ...

PS:已经解决了,我这里贴出固定源http://pastebin.com/XHEpV2UP

不要错误地对结果应用平滑插值而不是系数。规范化 vector 或添加偏移量以避免零似乎并没有改善任何东西。这是彩色的结果: result3

最佳答案

人眼对亮度(亮度)的空间导数的不连续性很敏感。您在此处使用的线性插值足以使亮度连续,但不能使亮度的导数连续。

柏林 recommends使用缓和插值来获得更平滑的结果。您可以在插值函数中使用 3*t^2 - 2*t^3 (如链接演示中的建议)。这应该可以解决眼前的问题。

看起来像

// interpolation
float linear(float start,float end,float coef){return coef*(end-start)+start;}
float poly(float coef){return 3*coef*coef - 2*coef*coef*coef;}
float interp(float start,float end,float coef){return linear(start, end, poly(coef));}

但请注意,为每个插值计算多项式是不必要的昂贵。通常(包括这里)这种噪声是在像素网格上评估的,正方形是一些整数(或有理数)像素大;这意味着 rel.x、rel.y、rel.x-1 和 rel.y-1 被量化为特定的可能值。您可以提前为这些值的多项式值创建一个查找表,替换提供的代码片段中的“poly”函数。这种技术可以让您以极少的额外成本使用更平滑(例如 5 级)的缓动函数。

关于c++ - 写了一些柏林噪音类型的代码,它看起来很 block 状,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/24435064/

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