Libgdx游戏开发(3)——通过柏林噪音算法地图随机地形
原文: Libgdx游戏开发(3)——通过柏林噪音算法地图随机地形-Stars-One的杂货小窝
在B站刷到了随机地图生成的视频,随手学习下并做下记录
注: 本篇使用javafx应用作演示,算是了解这个算法的使用,后续会再出篇libgdx生成地图的示例
说明
抛开算法实现,首先认知柏林噪音算法
一般我们想要随机数,会指定个范围,如0.0-1.0之间任意小数,而柏林算法的结果范围就是[-1,1]
柏林算法已经实现了对应一维到四维的算法,本文以二维来进行讲解,实现我自己的一个游戏随机地图效果,我以五种颜色区分不同地形,通过javafx应用展示出一个600*600的游戏地图地形,如下图所示
代码实现
需求如下:
使用一个二维数组来进行存储当前地图,每个数值里存放一个int类型,用来标明地图的地形,类型有0-4(即int数值可取[0,4]范围)
我们如果使用单纯的随机算法,地形可能就会很乱,所以我们采用柏林噪音算法来得到我们的对应地形,使其有个平滑的过渡效果,方法如下:
//这里我使用的是java实现版本,FastNoiseLite这个类可见下文列出的参考链接
val noise = FastNoiseLite()
noise.SetNoiseType(FastNoiseLite.NoiseType.OpenSimplex2)
noise.SetSeed(1000)
val result = noise.GetNoise(1f, 2f)
柏林算法最初是由Ken Perlin,算法的命名由此得来,然后后续发展又继续了优化,所以有以下几种类型,对应着 FastNoiseLite.NoiseType这个枚举类型,具体介绍如下:
OpenSimplex2：OpenSimplex2 是关于 OpenSimplex 噪声的一种改进版本，提供更好的性能和质量。它通常用于生成连续、无缝的噪声，适用于图形学和自然模拟等领域。OpenSimplex2S：OpenSimplex2S 是 OpenSimplex2 的另一个改进版本，其主要目标是在保持质量的同时提高性能。它通常比 OpenSimplex2 更快速、效率更高，适合需要大量计算的场景。Cellular：Cellular Noise 是一种基于 Voronoi 图的噪声算法，产生类似于细胞结构的噪声效果。它常用于生成有规律排列的点、线或区域，以及模拟生物组织和自然纹理。Perlin：Perlin Noise 是由 Ken Perlin 发明的一种经典噪声算法，用于生成自然风格的连续噪声图案。它被广泛应用于图形学、游戏开发和计算机模拟等领域。ValueCubic：ValueCubic Noise 是一种基于立方插值的噪声算法，通常用于生成平滑的、无缝的噪声效果。它提供了更细致的控制和调整选项，适合需要更多定制化的噪声生成需求。Value：Value Noise 是一种简单的噪声算法，通过对噪声值进行插值来生成连续的、均匀分布的噪声效果。虽然相对简单，但它在一些场景中也有其应用，如生成地形、纹理等。
柏林算法最终生成的结果数值与输入的x,y,还有seed(随机种子)有关,如果三者固定相同,则得到的数值是相同的;
一般来说我们拿一个随机数来作为随机种子(如使用Random.nextInt(1000)方法,获取1000以内的一个随机数)
但这样还不是最优的,我们还可以使用正弦叠加的方法继续优化得到的数值,使其可以更加平滑
数学函数: result =noise(x,y) + (1/2) * noise(2x,2y) + (1/4) * noise(4x,4y) + (1/8) * noise(8x,8y)
这里我只叠加到8,当然还可以继续叠加下去,平滑过渡的效果就越好
转为代码:
val noise = FastNoiseLite()
noise.SetNoiseType(FastNoiseLite.NoiseType.OpenSimplex2)
noise.SetSeed(1000)
val result = noise.GetNoise(1f , 2f ) +(1/2 )* noise.GetNoise(1f *2, 2f * 2)+ (1/4 )* noise.GetNoise(1f *4, 2f * 4)+(1/8 )* noise.GetNoise(1f *8, 2f * 8)
对上面方法封装下,得到下面代码:
object MyUtil{
val noise by lazy {
val noise = FastNoiseLite()
noise.SetNoiseType(FastNoiseLite.NoiseType.OpenSimplex2)
//1000以内随机,可以自行更改
noise.SetSeed(Random.nextInt(1000))
noise
}
//size默认为4,表明进行3次叠加,如上面示例
fun noiseData(x: Float, y: Float, size: Int = 4): Double {
val result = (0 until size).sumOf {
//位与操作,相当于的2的n次方
// 1 shr 0 = 1
// 1 shr 1 = 2
val num = 1 shl it
1.0 * (1 / num) * noise.GetNoise(x * num, y * num)
}
return result
}
}
这里需要注意的是,我们封装得保证我们的每次调用函数的时候FastNoiseLite用的是同个对象,否则就会出现其他效果,和我们预期不符,所以上面封装我使用了单例模式
使用:
fun main(){
//4*4的二维数据
val size = 4
val re = Array(size) { IntArray(size) }
(0 until size).forEach {x->
var buffer = StringBuffer()
(0 until size).forEach {y->
val data = noiseData(x.toFloat(),y.toFloat())
//todo 这里还需要将data转为0-4的int数值并存放在二维数组中
buffer.append(data.toString()+",")
}
println(buffer.toString())
buffer=StringBuffer()
}
}
上面只是得到的对应的噪音数据,而我们按照范围,将其转为对应的0-4数值,代码如下:
fun getType(result: Double): Int {
return when {
result >= -1 && result < -0.6 -> 0
result >= -0.6 && result < -0.2 -> 1
else -> 3
}
}
result的数据范围在[-1,1]之间,所以可以根据自己的需求,符合对应范围,自行给数值即可,上面代码只是一个简单的示例,你可以随意划分;
于是按照我的需求,我自行封装成下面的方法(可能有些难以理解,大概解释就是划分为n等分,每个区间有个下标,然后数值符合对应区间的,则返回对应区间下标)
fun getType(result: Double): Int {
//划分为5等分
val size = 5
val temp = 2.0 / size
for (i in (0 until size)) {
val it = i
val start = -1.0 + (it * temp)
val end = -1.0 + (it + 1) * temp
if (result >= start && result < end) {
return it
}
}
return size-1
}
最终这里我是使用一个简单的javafx应用来展示地图数据(每个地形则是不同颜色)
import javafx.application.Application
import javafx.scene.Scene
import javafx.scene.layout.HBox
import javafx.scene.layout.VBox
import javafx.stage.Stage
import site.starsone.demo.MyUtil.noiseData
import kotlin.random.Random
class MyApp : Application() {
override fun start(primaryStage: Stage?) {
val root = VBox().apply {
prefWidth = 600.0
prefHeight = 600.0
}
val scene = Scene(root, 600.0, 600.0)
val array = getData()
array.forEach {
val hbox = HBox()
it.forEach { resultType ->
val node = VBox().apply {
prefWidth = 1.0
prefHeight = 1.0
style = "-fx-background-color: ${getColor(resultType)};"
}
hbox.children.add(node)
}
root.children.add(hbox)
}
primaryStage!!.title = "Hello World Example"
primaryStage!!.scene = scene
primaryStage!!.show()
}
val list = listOf(
"#FF0000", // Red
"#00FF00", // Green
"#0000FF", // Blue
"#FFA500", // Orange
"#800080" // Purple
)
fun getColor(type: Int): String {
return list[type]
}
fun getData(): Array<IntArray> {
val size = 600
val re = Array(size) { IntArray(size) }
(0 until size).forEach { x ->
(0 until size).forEach { y ->
val data = noiseData(x.toFloat(), y.toFloat())
re[x][y] = getType(data)
}
}
return re
}
fun getType(result: Double): Int {
val size = 5
val temp = 2.0 / size
for (i in (0 until size)) {
val it = i
val start = -1.0 + (it * temp)
val end = -1.0 + (it + 1) * temp
if (result >= start && result < end) {
return it
}
}
return size-1
}
}
fun main() {
Application.launch(MyApp::class.java, "")
}
生成的截图如下所示:
