tgoop.com/CScience1/2779
Create:
Last Update:
Last Update:
Процедурная графика — метод создания изображений и анимации с использованием алгоритмов и математических процедур, а не ручного рисования. Подход позволяет генерировать сложные и детализированные сцены с минимальными затратами времени и ресурсов.
Основные методы процедурной графики:
1. Фракталы:
Геометрические фигуры, которые повторяются на разных масштабах. Они используются для создания природных объектов, таких как горы, деревья и облака. Примером фрактала является множество Мандельброта.
2. Шум Перлина:
Метод генерации псевдослучайных значений, который используется для создания текстур и поверхностей. Он часто применяется для моделирования природных явлений, таких как земля, вода и огонь.
3. L-системы:
(Системы Линдемаера) — это формальные грамматики, используемые для моделирования роста растений и других органических структур. Они позволяют создавать сложные и реалистичные модели деревьев, кустарников и других растений.
4. Процедурные текстуры:
Создаются с использованием математических функций и алгоритмов. Они могут быть использованы для создания разнообразных поверхностей, таких как дерево, камень, металл и ткань.
5. Процедурная анимация:
Использует алгоритмы для автоматического создания движений и деформаций объектов. Это позволяет создавать реалистичные анимации без необходимости ручного управления каждым кадром.
Пример кода на Python для генерации шума Перлина:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def perlin_noise(size, scale):
def f(t):
return 6*t**5 - 15*t**4 + 10*t**3
def lerp(a, b, t):
return a + t * (b - a)
def gradient(h, x, y):
vectors = np.array([[0,1], [0,-1], [1,0], [-1,0]])
g = vectors[h % 4]
return g[:, :, 0] * x + g[:, :, 1] * y
lin = np.linspace(0, scale, size, endpoint=False)
x, y = np.meshgrid(lin, lin)
p = np.arange(256, dtype=int)
np.random.shuffle(p)
p = np.stack([p, p]).flatten()
xi = x.astype(int)
yi = y.astype(int)
xf = x - xi
yf = y - yi
u = f(xf)
v = f(yf)
n00 = gradient(p[p[xi]+yi], xf, yf)
n01 = gradient(p[p[xi]+yi+1], xf, yf-1)
n11 = gradient(p[p[xi+1]+yi+1], xf-1, yf-1)
n10 = gradient(p[p[xi+1]+yi], xf-1, yf)
x1 = lerp(n00, n10, u)
x2 = lerp(n01, n11, u)
return lerp(x1, x2, v)
size = 512
scale = 10
noise = perlin_noise(size, scale)
plt.imshow(noise, cmap='gray')
plt.colorbar()
plt.show()
Этот код генерирует изображение шума Перлина размером 512x512 пикселей и отображает его с помощью библиотеки Matplotlib.
BY Computer Science
Share with your friend now:
tgoop.com/CScience1/2779