Tạo tiếng ồn đơn giản


27

Tôi đang tìm cách tạo ra tiếng ồn trông như thế này:

nhập mô tả hình ảnh ở đâynhập mô tả hình ảnh ở đây

(hình ảnh lịch sự của Hiểu tiếng ồn Perlin )

Về cơ bản, tôi đang tìm kiếm tiếng ồn với rất nhiều "gợn sóng" nhỏ. Sau đây là không mong muốn:

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Có cách nào đơn giản để làm điều này? Tôi đã xem perlin và Simplex được một tuần rồi và dường như tôi không thể làm cho nó hoạt động được bằng JavaScript, hoặc khi tôi làm, tôi không có các tham số chính xác để tạo ra những hình ảnh như vậy, hoặc nó thật đáng kinh ngạc chậm

Tôi hiểu rằng 3 hình ảnh tôi đã đăng có thể đạt được bằng cùng một thuật toán nhưng ở quy mô khác nhau, nhưng tôi không cần thuật toán đó. Tôi chỉ cần một thuật toán rất đơn giản để đạt được một cái gì đó giống như trong hình ảnh đầu tiên lý tưởng. Có thể một số loại làm mờ sẽ làm công việc, nhưng tôi không thể quản lý để có kết quả.

Tôi đang phát triển điều này trong JavaScript nhưng bất kỳ loại mã nào hoặc thậm chí là một lời giải thích đơn giản và chi tiết sẽ hoạt động.


3
FYI, những gì bạn muốn rõ ràng là tiếng ồn Perlin. Hiệu ứng không mong muốn của người dùng mà bạn đề cập bao gồm một vài quãng tám tiếng ồn Perlin được cộng vào nhau (điều này đôi khi được gọi là tiếng ồn fractal). Bạn có thực sự chỉ cần một hình ảnh, hoặc bạn muốn nó thay đổi theo thời gian? Nếu vậy, bạn có ảnh hưởng gì sau?
sam hocevar

@SamHocevar Tôi muốn tạo nó một cách nhanh chóng. Tôi đang tìm cách tái tạo những gì được đề cập trong câu hỏi này .
Xeon06

Tôi đã tìm thấy triển khai tiếng ồn perlin JS này và tích hợp nó vào jsFiddle . Tuy nhiên, kết quả khá khác so với việc thực hiện nhiễu perlin trong flash, điều này khiến tôi băn khoăn về các chi tiết triển khai của bộ tạo nhiễu perlin đi kèm với flash.
bummzack

@bummzack thực sự, có vẻ như trình tạo Flash tạo ra tiếng ồn hoàn hảo cho mục đích của tôi. Tôi không thể có được một ngưỡng tốt khi làm việc với Fiddle mà bạn đã đăng.
Xeon06

Tôi cũng quan tâm đến điều này, vì vậy tôi đặt một câu hỏi về stackoverflow . Hy vọng chúng tôi sẽ nhận được một số câu trả lời ở đó.
bummzack

Câu trả lời:


16

Mặc dù các câu trả lời hiện có cung cấp một cách tốt để đạt được những gì hình ảnh trong câu hỏi hiển thị, các ý kiến ​​tiết lộ rằng mục tiêu là tạo ra một hình ảnh như dưới đây:

nhiễu loạn perlin

Loại nhiễu này khá khác với nhiễu được thể hiện trong các hình ảnh của câu hỏi, vì nó tạo thành các đốm màu bị cô lập gần gũi.

Hóa ra loại nhiễu này được gọi là nhiễu loạn (theo bài viết về CPU Gems này ) được triển khai như sau (trong đó noisehàm nhiễu Perlin của bạn trả về các giá trị từ -1..1):

double turbulence(double x, double y, double z, double f) {
    double t = -.5;
    for ( ; f <= W/12 ; f *= 2) // W = Image width in pixels
        t += abs(noise(x,y,z,f) / f);
    return t;
}

Việc trộn lẫn việc triển khai nhiễu Perlin JavaScript này với chức năng nhiễu loạn được mô tả ở trên sẽ tạo ra nhiễu khá giống với hình ảnh ở trên:

tiếng ồn hỗn loạn

Mã JavaScript được sử dụng để tạo hình ảnh ở trên có thể được tìm thấy trong jsFiddle này .


3
Đó là một số mã lạ, phiên bản JavaScript khá khác so với phiên bản Java và phiên bản JavaScript về cơ bản là một cách viết hoàn toàn sai lầm return Math.abs(this.noise(x,y,z)*2)-.5.
aaaaaaaaaaaa

@aaaaaaaaaaaa Hãy tự mình lên với Ken Perlin, anh ấy đã viết khối mã đặc biệt đó.
b1nary.atr0phy

15

Hình ảnh ví dụ của bạn trông rất giống tiếng ồn màu hồng. Nó được tạo ra như thế này:

  • Đầu tiên, chúng ta có một số loại tiếng ồn ngẫu nhiên trơn tru. Thông thường, điều này đạt được bằng cách tính các giá trị giả ngẫu nhiên tại các điểm có tọa độ nguyên và nội suy các giá trị này bằng cách nào đó. Kết quả ở giai đoạn này trông như thế này:

    nhập mô tả hình ảnh ở đây

  • Tiếp theo, chúng tôi lấy tiếng ồn này và "bóp" nó, tăng tần số của nó. Công thức đơn giản nhất cho điều này là n2 (x, y) = n1 (x f, y f). Theo cách này, mô hình nhiễu được nén f lần trong cả hai directon. Các thuật toán nhiễu tốt hơn cũng xoay và / hoặc dịch mẫu nhiễu ở bước này, để phá vỡ các quy tắc.

  • Sau đó, mẫu được nén này được nhân với một số giá trị (nhỏ hơn 1) và được thêm vào mẫu đầu tiên. Trong thực tế, chúng tôi thêm biến thể tần số cao nhỏ hơn trên đầu mẫu tần số thấp. Kết quả trông giống như thế này:

    nhập mô tả hình ảnh ở đây

  • Bước 2 và 3 có thể được lặp lại một số lần, thêm chi tiết tốt hơn và tốt hơn. kết quả thực thường trông giống như ví dụ của bạn với chữ thập đỏ. Tuy nhiên, lưu ý rằng chúng tôi có 3 tham số trong thuật toán của chúng tôi để chơi với:

    • Số lượng Octave - hay nói cách khác là số bước trong thế hệ. Nhiều bước hơn có nghĩa là chi tiết tốt hơn trong mẫu kết quả.
    • Kiên trì. Đó là giá trị được nhân lên trong mỗi bước. Thông thường, tính bền bỉ nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Giá trị độ bền cao thường tạo ra các mẫu "nhiễu" với rất nhiều chi tiết nhỏ. Độ bền thấp tạo ra các mẫu mịn với chi tiết tinh tế.
    • Lạc đạo. Đó là hệ số "vắt" chúng tôi sử dụng mỗi bước. Lacunarity hoạt động hơi giống như sự kiên trì, nhưng không chính xác. Độ mờ thấp tạo ra các mẫu mịn hơn, và độ mờ cao tạo ra các mẫu sắc nét hơn và độ tương phản cao.

Dưới đây là một số ví dụ:

Kiên trì cao: Tiếng ồn dai dẳng

Độ cao cao: Tiếng ồn lacunarity cao

Độ thấp thấp: Tiếng ồn thấp

Chơi với các thông số này không phải là điều duy nhất bạn có thể làm. Một kỹ thuật hay có thể thêm ký tự vào các mẫu nhiễu là sử dụng nhiễu , đó là thêm một số nhiễu vào tọa độ đầu vào của hàm nhiễu.

Ví dụ: giả sử bạn có một số chức năng tạo ra nhiễu tọa độ và hạt ngẫu nhiên : Noise(x,y, seed). Hơn bạn có thể sử dụng một cái gì đó như Noise(x+Noise(x,y,234), y+Noise(x,y,6544), seed)để có được giá trị nhiễu loạn. Điều này có thể dẫn đến các mẫu như thế này (nhiễu loạn được áp dụng cho mẫu hình tròn ở đây, không gây nhiễu):

nhiễu loạn

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm, tôi khuyên bạn nên xem libnoise (C ++) hoặc CoherentNiri (C #). Thật không may, tôi không biết về bất kỳ thư viện tạo tiếng ồn Javascript nào.


6

Mã được bình luận. Tín dụng cho Sean McCullough. http://staffwww.itn.liu.se/~stegu/simplexnoise/simplexnoise.pdf

// Ported from Stefan Gustavson's java implementation
// http://staffwww.itn.liu.se/~stegu/simplexnoise/simplexnoise.pdf
// Read Stefan's excellent paper for details on how this code works.
//
// Sean McCullough banksean@gmail.com

/**
* You can pass in a random number generator object if you like.
* It is assumed to have a random() method.
*/
var SimplexNoise = function(r) {
if (r == undefined) r = Math;
  this.grad3 = [[1,1,0],[-1,1,0],[1,-1,0],[-1,-1,0],
                                 [1,0,1],[-1,0,1],[1,0,-1],[-1,0,-1],
                                 [0,1,1],[0,-1,1],[0,1,-1],[0,-1,-1]];
  this.p = [];
  for (var i=0; i<256; i++) {
this.p[i] = Math.floor(r.random()*256);
  }
  // To remove the need for index wrapping, double the permutation table length
  this.perm = [];
  for(var i=0; i<512; i++) {
this.perm[i]=this.p[i & 255];
}

  // A lookup table to traverse the simplex around a given point in 4D.
  // Details can be found where this table is used, in the 4D noise method.
  this.simplex = [
    [0,1,2,3],[0,1,3,2],[0,0,0,0],[0,2,3,1],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[1,2,3,0],
    [0,2,1,3],[0,0,0,0],[0,3,1,2],[0,3,2,1],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[1,3,2,0],
    [0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],
    [1,2,0,3],[0,0,0,0],[1,3,0,2],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[2,3,0,1],[2,3,1,0],
    [1,0,2,3],[1,0,3,2],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[2,0,3,1],[0,0,0,0],[2,1,3,0],
    [0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],
    [2,0,1,3],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[3,0,1,2],[3,0,2,1],[0,0,0,0],[3,1,2,0],
    [2,1,0,3],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[3,1,0,2],[0,0,0,0],[3,2,0,1],[3,2,1,0]];
};

SimplexNoise.prototype.dot = function(g, x, y) {
return g[0]*x + g[1]*y;
};

SimplexNoise.prototype.noise = function(xin, yin) {
  var n0, n1, n2; // Noise contributions from the three corners
  // Skew the input space to determine which simplex cell we're in
  var F2 = 0.5*(Math.sqrt(3.0)-1.0);
  var s = (xin+yin)*F2; // Hairy factor for 2D
  var i = Math.floor(xin+s);
  var j = Math.floor(yin+s);
  var G2 = (3.0-Math.sqrt(3.0))/6.0;
  var t = (i+j)*G2;
  var X0 = i-t; // Unskew the cell origin back to (x,y) space
  var Y0 = j-t;
  var x0 = xin-X0; // The x,y distances from the cell origin
  var y0 = yin-Y0;
  // For the 2D case, the simplex shape is an equilateral triangle.
  // Determine which simplex we are in.
  var i1, j1; // Offsets for second (middle) corner of simplex in (i,j) coords
  if(x0>y0) {i1=1; j1=0;} // lower triangle, XY order: (0,0)->(1,0)->(1,1)
  else {i1=0; j1=1;} // upper triangle, YX order: (0,0)->(0,1)->(1,1)
  // A step of (1,0) in (i,j) means a step of (1-c,-c) in (x,y), and
  // a step of (0,1) in (i,j) means a step of (-c,1-c) in (x,y), where
  // c = (3-sqrt(3))/6
  var x1 = x0 - i1 + G2; // Offsets for middle corner in (x,y) unskewed coords
  var y1 = y0 - j1 + G2;
  var x2 = x0 - 1.0 + 2.0 * G2; // Offsets for last corner in (x,y) unskewed coords
  var y2 = y0 - 1.0 + 2.0 * G2;
  // Work out the hashed gradient indices of the three simplex corners
  var ii = i & 255;
  var jj = j & 255;
  var gi0 = this.perm[ii+this.perm[jj]] % 12;
  var gi1 = this.perm[ii+i1+this.perm[jj+j1]] % 12;
  var gi2 = this.perm[ii+1+this.perm[jj+1]] % 12;
  // Calculate the contribution from the three corners
  var t0 = 0.5 - x0*x0-y0*y0;
  if(t0<0) n0 = 0.0;
  else {
    t0 *= t0;
    n0 = t0 * t0 * this.dot(this.grad3[gi0], x0, y0); // (x,y) of grad3 used for 2D gradient
  }
  var t1 = 0.5 - x1*x1-y1*y1;
  if(t1<0) n1 = 0.0;
  else {
    t1 *= t1;
    n1 = t1 * t1 * this.dot(this.grad3[gi1], x1, y1);
  }
  var t2 = 0.5 - x2*x2-y2*y2;
  if(t2<0) n2 = 0.0;
  else {
    t2 *= t2;
    n2 = t2 * t2 * this.dot(this.grad3[gi2], x2, y2);
  }
  // Add contributions from each corner to get the final noise value.
  // The result is scaled to return values in the interval [-1,1].
  return 70.0 * (n0 + n1 + n2);
};

// 3D simplex noise
SimplexNoise.prototype.noise3d = function(xin, yin, zin) {
  var n0, n1, n2, n3; // Noise contributions from the four corners
  // Skew the input space to determine which simplex cell we're in
  var F3 = 1.0/3.0;
  var s = (xin+yin+zin)*F3; // Very nice and simple skew factor for 3D
  var i = Math.floor(xin+s);
  var j = Math.floor(yin+s);
  var k = Math.floor(zin+s);
  var G3 = 1.0/6.0; // Very nice and simple unskew factor, too
  var t = (i+j+k)*G3;
  var X0 = i-t; // Unskew the cell origin back to (x,y,z) space
  var Y0 = j-t;
  var Z0 = k-t;
  var x0 = xin-X0; // The x,y,z distances from the cell origin
  var y0 = yin-Y0;
  var z0 = zin-Z0;
  // For the 3D case, the simplex shape is a slightly irregular tetrahedron.
  // Determine which simplex we are in.
  var i1, j1, k1; // Offsets for second corner of simplex in (i,j,k) coords
  var i2, j2, k2; // Offsets for third corner of simplex in (i,j,k) coords
  if(x0>=y0) {
    if(y0>=z0)
      { i1=1; j1=0; k1=0; i2=1; j2=1; k2=0; } // X Y Z order
      else if(x0>=z0) { i1=1; j1=0; k1=0; i2=1; j2=0; k2=1; } // X Z Y order
      else { i1=0; j1=0; k1=1; i2=1; j2=0; k2=1; } // Z X Y order
    }
  else { // x0<y0
    if(y0<z0) { i1=0; j1=0; k1=1; i2=0; j2=1; k2=1; } // Z Y X order
    else if(x0<z0) { i1=0; j1=1; k1=0; i2=0; j2=1; k2=1; } // Y Z X order
    else { i1=0; j1=1; k1=0; i2=1; j2=1; k2=0; } // Y X Z order
  }
  // A step of (1,0,0) in (i,j,k) means a step of (1-c,-c,-c) in (x,y,z),
  // a step of (0,1,0) in (i,j,k) means a step of (-c,1-c,-c) in (x,y,z), and
  // a step of (0,0,1) in (i,j,k) means a step of (-c,-c,1-c) in (x,y,z), where
  // c = 1/6.
  var x1 = x0 - i1 + G3; // Offsets for second corner in (x,y,z) coords
  var y1 = y0 - j1 + G3;
  var z1 = z0 - k1 + G3;
  var x2 = x0 - i2 + 2.0*G3; // Offsets for third corner in (x,y,z) coords
  var y2 = y0 - j2 + 2.0*G3;
  var z2 = z0 - k2 + 2.0*G3;
  var x3 = x0 - 1.0 + 3.0*G3; // Offsets for last corner in (x,y,z) coords
  var y3 = y0 - 1.0 + 3.0*G3;
  var z3 = z0 - 1.0 + 3.0*G3;
  // Work out the hashed gradient indices of the four simplex corners
  var ii = i & 255;
  var jj = j & 255;
  var kk = k & 255;
  var gi0 = this.perm[ii+this.perm[jj+this.perm[kk]]] % 12;
  var gi1 = this.perm[ii+i1+this.perm[jj+j1+this.perm[kk+k1]]] % 12;
  var gi2 = this.perm[ii+i2+this.perm[jj+j2+this.perm[kk+k2]]] % 12;
  var gi3 = this.perm[ii+1+this.perm[jj+1+this.perm[kk+1]]] % 12;
  // Calculate the contribution from the four corners
  var t0 = 0.6 - x0*x0 - y0*y0 - z0*z0;
  if(t0<0) n0 = 0.0;
  else {
    t0 *= t0;
    n0 = t0 * t0 * this.dot(this.grad3[gi0], x0, y0, z0);
  }
  var t1 = 0.6 - x1*x1 - y1*y1 - z1*z1;
  if(t1<0) n1 = 0.0;
  else {
    t1 *= t1;
    n1 = t1 * t1 * this.dot(this.grad3[gi1], x1, y1, z1);
  }
  var t2 = 0.6 - x2*x2 - y2*y2 - z2*z2;
  if(t2<0) n2 = 0.0;
  else {
    t2 *= t2;
    n2 = t2 * t2 * this.dot(this.grad3[gi2], x2, y2, z2);
  }
  var t3 = 0.6 - x3*x3 - y3*y3 - z3*z3;
  if(t3<0) n3 = 0.0;
  else {
    t3 *= t3;
    n3 = t3 * t3 * this.dot(this.grad3[gi3], x3, y3, z3);
  }
  // Add contributions from each corner to get the final noise value.
  // The result is scaled to stay just inside [-1,1]
  return 32.0*(n0 + n1 + n2 + n3);
};

Ngoài ra, nếu bạn sử dụng PRNG, bạn có thể dễ dàng nhận được kết quả dễ dàng nhận được

/*
  I've wrapped Makoto Matsumoto and Takuji Nishimura's code in a namespace
  so it's better encapsulated. Now you can have multiple random number generators
  and they won't stomp all over eachother's state.

  If you want to use this as a substitute for Math.random(), use the random()
  method like so:

  var m = new MersenneTwister();
  var randomNumber = m.random();

  You can also call the other genrand_{foo}() methods on the instance.

  If you want to use a specific seed in order to get a repeatable random
  sequence, pass an integer into the constructor:

  var m = new MersenneTwister(123);

  and that will always produce the same random sequence.

  Sean McCullough (banksean@gmail.com)
*/

/* 
   A C-program for MT19937, with initialization improved 2002/1/26.
   Coded by Takuji Nishimura and Makoto Matsumoto.

   Before using, initialize the state by using init_genrand(seed)  
   or init_by_array(init_key, key_length).

   Copyright (C) 1997 - 2002, Makoto Matsumoto and Takuji Nishimura,
   All rights reserved.                          

   Redistribution and use in source and binary forms, with or without
   modification, are permitted provided that the following conditions
   are met:

     1. Redistributions of source code must retain the above copyright
        notice, this list of conditions and the following disclaimer.

     2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
        notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
        documentation and/or other materials provided with the distribution.

     3. The names of its contributors may not be used to endorse or promote 
        products derived from this software without specific prior written 
        permission.

   THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS
   "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT
   LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR
   A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.  IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR
   CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL,
   EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
   PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR
   PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF
   LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING
   NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
   SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.


   Any feedback is very welcome.
   http://www.math.sci.hiroshima-u.ac.jp/~m-mat/MT/emt.html
   email: m-mat @ math.sci.hiroshima-u.ac.jp (remove space)
*/

var MersenneTwister = function(seed) {
  if (seed == undefined) {
    seed = new Date().getTime();
  } 
  /* Period parameters */  
  this.N = 624;
  this.M = 397;
  this.MATRIX_A = 0x9908b0df;   /* constant vector a */
  this.UPPER_MASK = 0x80000000; /* most significant w-r bits */
  this.LOWER_MASK = 0x7fffffff; /* least significant r bits */

  this.mt = new Array(this.N); /* the array for the state vector */
  this.mti=this.N+1; /* mti==N+1 means mt[N] is not initialized */

  this.init_genrand(seed);
}  

/* initializes mt[N] with a seed */
MersenneTwister.prototype.init_genrand = function(s) {
  this.mt[0] = s >>> 0;
  for (this.mti=1; this.mti<this.N; this.mti++) {
      var s = this.mt[this.mti-1] ^ (this.mt[this.mti-1] >>> 30);
   this.mt[this.mti] = (((((s & 0xffff0000) >>> 16) * 1812433253) << 16) + (s & 0x0000ffff) * 1812433253)
  + this.mti;
      /* See Knuth TAOCP Vol2. 3rd Ed. P.106 for multiplier. */
      /* In the previous versions, MSBs of the seed affect   */
      /* only MSBs of the array mt[].                        */
      /* 2002/01/09 modified by Makoto Matsumoto             */
      this.mt[this.mti] >>>= 0;
      /* for >32 bit machines */
  }
}

/* initialize by an array with array-length */
/* init_key is the array for initializing keys */
/* key_length is its length */
/* slight change for C++, 2004/2/26 */
MersenneTwister.prototype.init_by_array = function(init_key, key_length) {
  var i, j, k;
  this.init_genrand(19650218);
  i=1; j=0;
  k = (this.N>key_length ? this.N : key_length);
  for (; k; k--) {
    var s = this.mt[i-1] ^ (this.mt[i-1] >>> 30)
    this.mt[i] = (this.mt[i] ^ (((((s & 0xffff0000) >>> 16) * 1664525) << 16) + ((s & 0x0000ffff) * 1664525)))
      + init_key[j] + j; /* non linear */
    this.mt[i] >>>= 0; /* for WORDSIZE > 32 machines */
    i++; j++;
    if (i>=this.N) { this.mt[0] = this.mt[this.N-1]; i=1; }
    if (j>=key_length) j=0;
  }
  for (k=this.N-1; k; k--) {
    var s = this.mt[i-1] ^ (this.mt[i-1] >>> 30);
    this.mt[i] = (this.mt[i] ^ (((((s & 0xffff0000) >>> 16) * 1566083941) << 16) + (s & 0x0000ffff) * 1566083941))
      - i; /* non linear */
    this.mt[i] >>>= 0; /* for WORDSIZE > 32 machines */
    i++;
    if (i>=this.N) { this.mt[0] = this.mt[this.N-1]; i=1; }
  }

  this.mt[0] = 0x80000000; /* MSB is 1; assuring non-zero initial array */ 
}

/* generates a random number on [0,0xffffffff]-interval */
MersenneTwister.prototype.genrand_int32 = function() {
  var y;
  var mag01 = new Array(0x0, this.MATRIX_A);
  /* mag01[x] = x * MATRIX_A  for x=0,1 */

  if (this.mti >= this.N) { /* generate N words at one time */
    var kk;

    if (this.mti == this.N+1)   /* if init_genrand() has not been called, */
      this.init_genrand(5489); /* a default initial seed is used */

    for (kk=0;kk<this.N-this.M;kk++) {
      y = (this.mt[kk]&this.UPPER_MASK)|(this.mt[kk+1]&this.LOWER_MASK);
      this.mt[kk] = this.mt[kk+this.M] ^ (y >>> 1) ^ mag01[y & 0x1];
    }
    for (;kk<this.N-1;kk++) {
      y = (this.mt[kk]&this.UPPER_MASK)|(this.mt[kk+1]&this.LOWER_MASK);
      this.mt[kk] = this.mt[kk+(this.M-this.N)] ^ (y >>> 1) ^ mag01[y & 0x1];
    }
    y = (this.mt[this.N-1]&this.UPPER_MASK)|(this.mt[0]&this.LOWER_MASK);
    this.mt[this.N-1] = this.mt[this.M-1] ^ (y >>> 1) ^ mag01[y & 0x1];

    this.mti = 0;
  }

  y = this.mt[this.mti++];

  /* Tempering */
  y ^= (y >>> 11);
  y ^= (y << 7) & 0x9d2c5680;
  y ^= (y << 15) & 0xefc60000;
  y ^= (y >>> 18);

  return y >>> 0;
}

/* generates a random number on [0,0x7fffffff]-interval */
MersenneTwister.prototype.genrand_int31 = function() {
  return (this.genrand_int32()>>>1);
}

/* generates a random number on [0,1]-real-interval */
MersenneTwister.prototype.genrand_real1 = function() {
  return this.genrand_int32()*(1.0/4294967295.0); 
  /* divided by 2^32-1 */ 
}

/* generates a random number on [0,1)-real-interval */
MersenneTwister.prototype.random = function() {
  return this.genrand_int32()*(1.0/4294967296.0); 
  /* divided by 2^32 */
}

/* generates a random number on (0,1)-real-interval */
MersenneTwister.prototype.genrand_real3 = function() {
  return (this.genrand_int32() + 0.5)*(1.0/4294967296.0); 
  /* divided by 2^32 */
}

/* generates a random number on [0,1) with 53-bit resolution*/
MersenneTwister.prototype.genrand_res53 = function() { 
  var a=this.genrand_int32()>>>5, b=this.genrand_int32()>>>6; 
  return(a*67108864.0+b)*(1.0/9007199254740992.0); 
} 

/* These real versions are due to Isaku Wada, 2002/01/09 added */

0

Sử dụng kết cấu được tạo trước hoặc đặt trình tạo kết cấu nhiễu perlin trên máy chủ và truy vấn nó cho hình ảnh nhiễu perlin.


Tôi đã làm điều này trên máy chủ và tôi cần kết cấu được tạo.
Xeon06

Nếu bạn đang làm điều này trên máy chủ, tại sao yêu cầu javascript? Những công nghệ khác bạn có thể sử dụng?
sam hocevar

@SamHocevar Tôi đang làm điều đó bằng JavaScript, trên máy chủ. Node.js.
Xeon06

@ Xenon06: nếu bạn sau khi thực hiện, tôi thực sự nghĩ rằng bạn sẽ cần mã gốc; rất may bạn có thể viết các phần mở rộng Node.js trong C ++ .
sam hocevar

@SamHocevar tuyệt vời, cảm ơn vì liên kết, tôi sẽ kiểm tra xem liệu sự hoàn hảo của tôi có tệ không
Xeon06
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.