柏林噪音看起来太格朗

Question

我已经写了我自己的perlin库，并且还使用了其中一个标准的python库来产生噪音。这是我有波纹管代码：

import sys 
from noise import pnoise2, snoise2 

perlin = np.empty((sizeOfImage,sizeOfImage),dtype=np.float32) 
freq = 1024 
for y in range(256): 
    for x in range(256): 
     perlin[y][x] = int(pnoise2(x/freq, y/freq, 4) * 32.0 + 128.0) 
max = np.amax(perlin) 
min = np.amin(perlin) 
max += abs(min) 
perlin += abs(min) 
perlin /= max 
perlin *= 255 
img = Image.fromarray(perlin, 'L') 
img.save('my.png') 
dp(filename='my.png') 

它生成的图像是：

无论频率还是八度的，它看起来总是坚韧不拔。这是我的结论，因此我错误地使用了它，但我不确定为什么我的解决方案是错误的。我通过频率使用小数单位并遍历我的二维数组。我试过切换标记，但还没有，但仍然没有连续性。我怎样才能获得平稳的珀林噪音？

Answer 1

我觉得有几个潜在的问题

• ，除非你不想失去精度
• 正常化，减去maxmin和perlin，而不是添加abs(min)的没有转换为int正火范围之前

例如：

import numpy as np 
from PIL import Image 
import sys 
from noise import pnoise2, snoise2 

sizeOfImage = 256 

perlin = np.empty((sizeOfImage,sizeOfImage),dtype=np.float32) 
freq = 1024 
for y in range(256): 
    for x in range(256): 
     perlin[y][x] = pnoise2(x/freq, y/freq, 4) # don't need to scale or shift here as the code below undoes that anyway 
max = np.amax(perlin) 
min = np.amin(perlin) 
max -= min 
perlin -= min 
perlin /= max 
perlin *= 255 
img = Image.fromarray(perlin.astype('uint8'), 'L') # convert to int here instead 
img.save('my.png')