algorithm - 在图像中产生线失真

Question

(我在理论计算机科学论坛上发布了同样的问题，但我怀疑它会不会引起很多关注，因为它更实用而不是理论)

我正在寻找一种算法，它可以让我在给定样本线的情况下生成一条线，就好像它是手工绘制的一样。

换句话说，我有一条线(绘图)需要重新创建几次，就像人类在描图纸上描摹原始绘图时所做的那样。

自然地，人类会非常接近原图，但会出现一些小错误。所以我想知道是否存在可以扭曲绘图的算法，使结果看起来像一个人绘制的原图。

这是一个为绘图制作动画的程序。

Answer 1

嗯。这是一个有趣的问题。我不知道 Perlin 噪声看起来有多逼真，

但这里是我包含 brownian motion 的测试用例噪声类型(例如当给定点的直线扰动 = 先前扰动的总和 + 具有零中心和特定 sigma 的高斯随机数:

图像从左到右显示绘图作为 sigma 的函数(从左到右递减)

代码如下:

import numpy as np, numpy.random
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(1)
N = 1000
xs = np.arange(N)
thi =  6
sig =  0.00045
def getrand():
        return np.cumsum(np.random.normal(0, sig, size=len(xs)))
        # returns the cumulative sum of the set of random 
        # normally distributed numbers
plt.figure(1)
plt.plot(xs, getrand() * N, linewidth=thi, color='black')
plt.plot(xs, N + getrand() * N, linewidth=thi, color='black')
plt.plot(N + getrand() * N, xs, linewidth=thi, color='black')
plt.plot(getrand() * N, xs, linewidth=thi, color='black')