Comments 38
UFO just landed and posted this here
Шум Перлина для новичка будет сложнее в написании, даже по сравнению с «diamond-square», и даёт результат, схожий с последним. Алгоритм из статьи хорошо подходит для генерации ландшафта, например, в стратегиях.
Но зачем его писать, если пример его реализации уже есть практически во всех современных языках программирования?
Алгоритм из статьи хорошо подходит для генерации ландшафта, например, в стратегиях.Хотелось бы посмотреть на то, сколько ресурсов съест поиск маршрута на такой карте и какие выдаст результаты…
UFO just landed and posted this here
Ещё можно наложить друг на друга несколько разночастотных шумов, как описано в статье, в которой этот метод по ошибке назван шумом Перлина. Тоже даёт схожий результат, но пишется совсем просто.
Шумы очень простая штука. Пару недель назад, за день написал демку. Там всего две функции.
На скиншоте видно несколько участков, которые вообще не были затронуты обработкой.
UFO just landed and posted this here
rand() % XY
Это ответ на вопрос.
Это ответ на вопрос.
UFO just landed and posted this here
rand — не очень хороший алгоритм генерации псевдослучайных чисел в диапазоне 0-32768.
XY — разные иксы и игреки, которые использовались в формуле. В общем, это положительное целое число, не превышающее 32768 (превышать нет смысла)
% — оператор получения остатка от деления одного целого числа на другое
Т.е. берётся остаток от деления не очень хорошего случайного числа и 128. Если вы знакомы с программированием вообще (не С++), то в данном случае берутся младшие 7бит целого числа (при размере сетки 128 клеток). А младшие биты в псевдослучайных числах итак не сильно случайны, а тут и само число очень плохо случайно… Вот и получаем не очень хороший результат в итоге.
Другое дело, что даже с настоящим генератором случайных чисел визуально разницы могло и не быть, потому что это же всё случайно.)
XY — разные иксы и игреки, которые использовались в формуле. В общем, это положительное целое число, не превышающее 32768 (превышать нет смысла)
% — оператор получения остатка от деления одного целого числа на другое
Т.е. берётся остаток от деления не очень хорошего случайного числа и 128. Если вы знакомы с программированием вообще (не С++), то в данном случае берутся младшие 7бит целого числа (при размере сетки 128 клеток). А младшие биты в псевдослучайных числах итак не сильно случайны, а тут и само число очень плохо случайно… Вот и получаем не очень хороший результат в итоге.
Другое дело, что даже с настоящим генератором случайных чисел визуально разницы могло и не быть, потому что это же всё случайно.)
Прикреплю-ка видео по теме <random>, может кто ещё не видел.
What C++ Programmers Need to Know about Header ＜random＞
Уже практически 6 лет стандарту C++11, а повсюду всё тот же rand()… Вот недавно на Coursera встретился, на новом курсе по алгоритмам.
Результат работы — бессмысленный и беспощадный. Даже не соображу, какой естественный процесс мог бы породить такую местность. Наверно, можно использовать для «зашумления» рельефа, сгенеренного каким-то другим алгоритмом.
Статья о том, как заполнить матрицу псевдослучайными числами… в следующей статье автор будет описывать сортировку пузырьком… "подписывайтесь, ставьте лайки".
Я прекрасно понимаю, что нужны материалы разного уровня. Но это уже совсем уг.
Возможно глупый вопрос, но в чем визуализация делалась? OpenGL?
Видел программу-скринсейвер для DOS, рисующую по точно такому же алгоритму разноцветную "плазму". Алгоритм, состоящий в заполнении поля случайными прямоугольниками, был заметен при замедлении работы программы, например, средствами DOSBox. Просто вместо высоты алгоритм генерировал порядковый номер оттенка из градиентной палитры.
Если лень возиться с шумом Перлина, старый добрый Value Noise самое то, по сути просто добавить интерполяцию для сглаживания. А-то получился просто шум по сути.
Есть небольшая разница. Комментаторы выше заметили, что на ландшафте присутствуют плоские участки. Как по мне это скорее плюс, нежели минус, Value Noise не оставит такие «плоскости». Рассматривайте это как альтернативу, а не замену.
Почему же не оставит, будут плоскости, шанс такой же случайный, но можно сглаживать определённые промежутки значений, если нужно, или ограничить сам диапазон изначально. А здесь, небольшие плоские промежутки, среди абсолютного шума, как это можно реально применит? Больше похоже на карту вулканического мира с очень большой высоты.
Оставит, только по углам они будут скруглены в пользу окружающих плоскость точек. В том и разница между алгоритмами — если делать обычный шум в один проход будет явно видно, что, например, если экстремумы задавались с шагом в 8 элементов в радиусе этих 8 элементов будет высматриваться одна и та же функция.
Как я уже говорил ранее — в моём случае это стратегия, правда ещё не дописанная. Кто-то в комментариях предлагал генерацию планет, я же этот алгоритм планирую прикрутить на генерацию астероидов. Также вполне сойдёт для клона 3х-мерной песочницы по типу minecraft.
Как я уже говорил ранее — в моём случае это стратегия, правда ещё не дописанная. Кто-то в комментариях предлагал генерацию планет, я же этот алгоритм планирую прикрутить на генерацию астероидов. Также вполне сойдёт для клона 3х-мерной песочницы по типу minecraft.
Вот главный момент, который мне непонятен, как это использовать в стратегии? Если для генерации «пассивных» элементов окружения, тогда ладно, а если реальный игровой ландшафт, то как? Без, как минимум, разглаживающего прохода под потенциальные базы, или игровой механики, подобной Периметру, как на таком играть?
Видел похожий алгоритм для
планет
по смыслу то же самое, только делается произвольными разрезами.
А вообще всем интересующимся вот ресурс. Тема знатная и богатейшая, хотя и не простая.
планет
по смыслу то же самое, только делается произвольными разрезами.
А вообще всем интересующимся вот ресурс. Тема знатная и богатейшая, хотя и не простая.
Мне кажется, что при малых количествах шагов алгоритма, карта будет уж очень квадратной, что, собственно, и описано в минусах. А при больших количествах шагов — первое: тогда пропадает надобность в использовании алгоритма, если основной аргумент — скорость; второе — как я понимаю, высота будет скапливаться в нижнем правом углу карты (максимальные значения x и y). Т.е. клетки карты расположенные в этом углу будут обрабатываться чаще остальных.
Совершенно верно. Если, например, целью является terrain на 4000х4000 полигонов — алгоритм затянется, ни о какой генерации в реальном времени для всего участка уже можно и не говорить. Однако алгоритм хорошо подходит для сеток размерами от 32х32 до 512х512.
Что касательно второй проблемы — на практике данной проблемы при размерах более 32х32 не возникнет. Если же есть необходимость оставить края карты пологими можно ограничить площадь, на которой генерируются квадраты.
Что касательно второй проблемы — на практике данной проблемы при размерах более 32х32 не возникнет. Если же есть необходимость оставить края карты пологими можно ограничить площадь, на которой генерируются квадраты.
я может не прав, но вся идея генерации ландшафта не в том, чтобы получить что-то случайное, а в том, чтобы получить рельеф, удовлетворяющий заранее установленным требованиям. Аля «тут — непроходимые горы, а тут — почти плоская поляна»
О автор открыл для себя рандом. Поздравляю =)
Вторым шагом можно попробовать blur. Идея в следующем, значение высоты равно (v[x+1,y] + v[x-1,y] + v[x,y+1] + v[x,y-1] + v[x,y] * 4) / 8. Если пробларить раза четыре получатся неплохие холмы =)
Вторым шагом можно попробовать blur. Идея в следующем, значение высоты равно (v[x+1,y] + v[x-1,y] + v[x,y+1] + v[x,y-1] + v[x,y] * 4) / 8. Если пробларить раза четыре получатся неплохие холмы =)
Неплохо. А можно узнать подробнее про вашу трехмерную стратегию?
Sign up to leave a comment.
Простой и быстрый алгоритм генерации ландшафта