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噪声图怎么画表示(利用噪声构建美妙的 CSS 图形)

时间2025-09-20 20:39:02分类IT科技浏览5369
导读:在平时,我非常喜欢利用 CSS 去构建一些有意思的图形。...

在平时                ,我非常喜欢利用 CSS 去构建一些有意思的图形                 。

我们首先来看一个简单的例子                        。首先                         ,假设我们实现一个 10x10 的格子:

此时        ,我们可以利用一些随机效果        ,优化这个图案        。譬如                         ,我们给它随机添加不同的颜色:

虽然利用了随机                ,随机填充了每一个格子的颜色        ,看着有那么点意思                         ,但是这只是一幅杂乱无章的图形                ,并没有什么艺术感                 。

这是为什么呢?因为这里的随机属于完全随机,属于一种白噪声                        。

什么是白噪声?

噪声(Noise)实际上就是一个随机数生成器        。

那么                         ,什么是白噪声呢?如果从程序员的角度去理解的话                         ,可以理解为我们在 JavaScript 中使用的 random() 函数,生成的数大致在 0~1 内是完全随机的         。

而噪声的基础是随机数                ,譬如我们给上述的图形每一个格子添加了一个随机颜色                         ,得到的就是一幅杂乱无章的图形块        ,没有太多美感可言                        。

白噪声或白杂讯                ,是一种功率谱密度为常数的随机信号                。换句话说                         ,此信号在各个频段上的功率谱密度是一样的        ,由于白光是由各种频率(颜色)的单色光混合而成        ,因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的                ”                         ,此信号也因此被称作白噪声         。

因为                ,利用白噪声产生的图形        ,看起不自然                         ,也不太具备美感                         。

观察现实生活中的自然噪声                ,它们不会长成上面的样子                。例如木头的纹理                 、山脉的起伏,它们的形状是趋于分形状(fractal)的                         ,即包含了不同程度的细节                         ,这些随机的成分并不是完全独立的,它们之间有一定的关联。和显然                ,白噪声没有做到这一点                         。

柏林噪声

这样                         ,我们就自然而然的引入了柏林噪声                        。

Perlin 噪声 ( Perlin noise ) 指由 Ken Perlin 发明的自然噪声生成算法。

在介绍它之前        ,我们先看看                ,上述的图形                         ,如果我们不使用白噪声(完全随机)        ,而是使用柏林噪声        ,会是什么样子呢?

它可能是这样:

这里我制作了一张动图                         ,大家可以感受下                ,每次点击都是一次利用了柏林噪声随机        ,赋予每个格子不同随机颜色的结果:

可以看到                         ,利用柏林噪声随机效果产生的图形                ,彼此之间并非毫无关联,它们之间的变化是连续的                         ,彼此之间并没有发生跳变                 。这种随机效果                         ,类似于自然界中的随机效果,譬如上面说的                ,木头纹理                        、山脉起伏的变化                        。

上面说的                         ,噪声实际上就是一个随机数生成器        。而这里:

白噪声的问题在于        ,它实在太过于随机                ,毫无规律可言 而柏林噪声基于随机                         ,并在此基础上利用缓动曲线进行平滑插值        ,使得最终得到噪声效果更加趋于自然

具体的实现方式在这里 Improved Noise reference implementation        ,可以看看                         ,源码其实不是很多:

// This code implements the algorithm I describe in a corresponding SIGGRAPH 2002 paper. // JAVA REFERENCE IMPLEMENTATION OF IMPROVED NOISE - COPYRIGHT 2002 KEN PERLIN. public final class ImprovedNoise { static public double noise(double x, double y, double z) { int X = (int)Math.floor(x) & 255, // FIND UNIT CUBE THAT Y = (int)Math.floor(y) & 255, // CONTAINS POINT. Z = (int)Math.floor(z) & 255; x -= Math.floor(x); // FIND RELATIVE X,Y,Z y -= Math.floor(y); // OF POINT IN CUBE. z -= Math.floor(z); double u = fade(x), // COMPUTE FADE CURVES v = fade(y), // FOR EACH OF X,Y,Z. w = fade(z); int A = p[X ]+Y, AA = p[A]+Z, AB = p[A+1]+Z, // HASH COORDINATES OF B = p[X+1]+Y, BA = p[B]+Z, BB = p[B+1]+Z; // THE 8 CUBE CORNERS, return lerp(w, lerp(v, lerp(u, grad(p[AA ], x , y , z ), // AND ADD grad(p[BA ], x-1, y , z )), // BLENDED lerp(u, grad(p[AB ], x , y-1, z ), // RESULTS grad(p[BB ], x-1, y-1, z ))),// FROM 8 lerp(v, lerp(u, grad(p[AA+1], x , y , z-1 ), // CORNERS grad(p[BA+1], x-1, y , z-1 )), // OF CUBE lerp(u, grad(p[AB+1], x , y-1, z-1 ), grad(p[BB+1], x-1, y-1, z-1 )))); } static double fade(double t) { return t * t * t * (t * (t * 6 - 15) + 10); } static double lerp(double t, double a, double b) { return a + t * (b - a); } static double grad(int hash, double x, double y, double z) { int h = hash & 15; // CONVERT LO 4 BITS OF HASH CODE double u = h<8 ? x : y, // INTO 12 GRADIENT DIRECTIONS. v = h<4 ? y : h==12||h==14 ? x : z; return ((h&1) == 0 ? u : -u) + ((h&2) == 0 ? v : -v); } static final int p[] = new int[512], permutation[] = { 151,160,137,91,90,15, 131,13,201,95,96,53,194,233,7,225,140,36,103,30,69,142,8,99,37,240,21,10,23, 190, 6,148,247,120,234,75,0,26,197,62,94,252,219,203,117,35,11,32,57,177,33, 88,237,149,56,87,174,20,125,136,171,168, 68,175,74,165,71,134,139,48,27,166, 77,146,158,231,83,111,229,122,60,211,133,230,220,105,92,41,55,46,245,40,244, 102,143,54, 65,25,63,161, 1,216,80,73,209,76,132,187,208, 89,18,169,200,196, 135,130,116,188,159,86,164,100,109,198,173,186, 3,64,52,217,226,250,124,123, 5,202,38,147,118,126,255,82,85,212,207,206,59,227,47,16,58,17,182,189,28,42, 223,183,170,213,119,248,152, 2,44,154,163, 70,221,153,101,155,167, 43,172,9, 129,22,39,253, 19,98,108,110,79,113,224,232,178,185, 112,104,218,246,97,228, 251,34,242,193,238,210,144,12,191,179,162,241, 81,51,145,235,249,14,239,107, 49,192,214, 31,181,199,106,157,184, 84,204,176,115,121,50,45,127, 4,150,254, 138,236,205,93,222,114,67,29,24,72,243,141,128,195,78,66,215,61,156,180 }; static { for (int i=0; i < 256 ; i++) p[256+i] = p[i] = permutation[i]; } }

当然                ,本文不是专门来论述柏林噪声如何实现的        ,上述代码谁看了都头大                 。我们只需要知道                         ,我们可以借助柏林噪声去构建更有规律的图形效果                        。让我们的图形更具美感        。

利用 CSS-doodle                ,在 CSS 中利用柏林噪声

那么,在 CSS 中我们如何去使用柏林噪声呢?

一种方式是找一些现成的库                         ,譬如 p5.js 里面的 noise 函数         。

当然                         ,这里,我习惯使用 CSS-doodle                ,这个 CSS 图形构建库我在多篇文章中已经都有介绍过                        。

简单而言                         ,CSS-doodle 它是一个基于 Web-Component 的库                。允许我们快速的创建基于 CSS Grid 布局的页面        ,并且提供各种便捷的指令及函数(随机        、循环等等)                ,让我们能通过一套规则                         ,得到不同 CSS 效果         。可以简单看看它的主页 -- Home Page of CSS-doodle        ,只需要 5min 也许就能快速上手                         。

譬如上述的图形        ,它的全部代码

<css-doodle grid="10x10"> :doodle { @size: 50vmin; gap: 1px; } background: hsl(@rn(255, 1, 2), @rn(10%, 90%), @rn(10%, 90%)); </css-doodle>

没错                         ,只需要这么寥寥几句                ,就可以勾勒出这样一幅图案:

CSS Pattern -- CSS Doodle

简单解释下:

css-doodle 是基于 Web-Component 封装的        ,基本所有的代码都写在 <css-doodle> 标签内                         ,当然也可以写一些原生 CSS/JavaScript 辅助 使用 grid="10x10" 即可生成一个 10x10 的 Grid 网格                ,再配合 @size: 50vmin,表示生成一个宽高大小为 50vmin 的 10x10 Grid 网格布局                         ,其中 gap: 1px 表示 Gird 网格布局的 gap 最后                         ,整个代码的核心部分即是 background: hsl(@rn(255, 1, 2), @rn(10%, 90%), @rn(10%, 90%)),这里即表示对每个 grid item 赋予背景色                ,其中 @rn()                         ,就是最核心的部分        ,利用了柏林噪声算法                ,有规律的将背景色 map 到每一个 grid 上

当然                         ,最新的 CSS-doodle 文档上暂时还查不到 @rn() function 的用法                。为此我特意请教了下该库的作者袁川老师。

得到的回复是        ,官网近期会重构        ,所以目前没有更新最新的语法                         。同时                         ,@rn() 的实现使用的就是柏林噪声的实现                        。同时                ,函数相当于是类似 p5.js 里面的 noise 函数同时做了 map        ,map 到前面函数参数设定的 from 到 to 范围内。

这里的 @rn() 柏林噪声随机会根据 Grid 网格                         ,Map 到每一个网格上                ,使之相邻的 Grid item 之间的值,存在一定的关联                 。

举个栗子                         ,我们有个 10x10 的 Grid 布局                         ,给其每个 Grid item,添加一个伪元素                ,伪元素的内容                         ,使用 @r(100) 进行填充        ,注意                ,@r() 函数是没有规律的完全随机                         ,那么生成的数字大概是这样的:

可以看到        ,它们每个各自之间的数字        ,是完全随机毫无关联的                        。

如果我们使用有关联的柏林噪声随机呢?使用 @rn(100) 填充每个格子的话                         ,大概是这样:

观察一下                ,很容易发现        ,相邻的盒子之间                         ,或者多个连续的格子之间                ,存在一定的关联性,这就使得                         ,我们利用它创造出来的图形                         ,会具备一定的规律        。

可以简单看看源码的实现,当前                ,前提是你需要对 CSS-doodle 的用法有一定的了解:

rn({ x, y, context, position, grid, extra, shuffle }) { let counter = noise-2d + position; let [ni, nx, ny, nm, NX, NY] = last(extra) || []; let isSeqContext = (ni && nm); return (...args) => { let {from = 0, to = from, frequency = 1, amplitude = 1} = get_named_arguments(args, [ from, to, frequency, amplitude ]); if (args.length == 1) { [from, to] = [0, from]; } if (!context[counter]) { context[counter] = new Perlin(shuffle); } frequency = clamp(frequency, 0, Infinity); amplitude = clamp(amplitude, 0, Infinity); let transform = [from, to].every(is_letter) ? by_charcode : by_unit; let t = isSeqContext ? context[counter].noise((nx - 1)/NX * frequency, (ny - 1)/NY * frequency, 0) : context[counter].noise((x - 1)/grid.x * frequency, (y - 1)/grid.y * frequency, 0); let fn = transform((from, to) => map2d(t * amplitude, from, to, amplitude)); let value = fn(from, to); return push_stack(context, last_rand, value); }; },

语法大概是 @rn(from, to, frequency, amplitude)                         ,其中 from                 、to 表示随机范围        ,而 frequency 表示噪声的频率                ,amplitude 表示噪声的振幅                 。这两个参数可以理解为控制随机效果的频率和幅度                        。

其中 new Perlin(shuffle) 即运用到了柏林噪声算法        。

Show Time

OK                         ,上文介绍了很多与噪声和 CSS-doodle 相关的知识        ,下面我们回归 CSS        ,回归本文的主体         。

在上述图形的基础上                         ,我们可以再添加上随机的 scale()                        、以及 skew()                        。如果是完全随机的话                ,代码是这样的:

<css-doodle grid="20"> :doodle { grid-gap: 1px; width: 600px; height: 600px; } background: hsl(@r(360), 80%, 80%); transform: scale(@r(1.1, .3, 3)) skew(@r(-45deg, 45deg, 3)); </css-doodle> html, body { width: 100%; height: 100%; background-color: #000; }

上述代码表示的是一个 20x20 的 Grid 网格        ,每个 Grid item 都设置了完全随机的背景色        、scale() 以及 skew()                。当然                         ,这里我们用的是 @r()而不是 @rn()                ,每个格子的每个属性的随机,没有任何的关联                         ,那么我们会得到这样一幅图案:

好吧                         ,这是什么鬼,毫无美感可言         。我们只需要在上述代码的基础上                ,将普通的完全随机                         ,改为柏林噪声随机 @rn():

<css-doodle grid="20"> :doodle { grid-gap: 1px; width: 600px; height: 600px; } background: hsl(@rn(360), 80%, 80%); transform: scale(@rn(1.1, .3, 3)) skew(@rn(-45deg, 45deg, 3)); </css-doodle>

此时        ,就能得到完全不一样的效果:

这是由于                ,每个 Grid item 的随机效果                         ,都基于它们在 Grid 布局中的位置        ,彼此存在关联        ,这就是柏林噪声随机的效果                         。

我可以再添加上 hue-rotate 动画:

html, body { width: 100%; height: 100%; background-color: #000; animation: change 10s linear infinite; } @keyframes change { 10% { filter: hue-rotate(360deg); } }

看看效果                         ,并且                ,在 CSS-doodle 中        ,由于随机效果                         ,每次刷新                ,都可以得到不一样的图案:

CSS Doodle - CSS Pattern2

当然,这个样式还可以搭配各式各样其他的 idea                         ,像是这样:

CSS Doodle - CSS Pattern 3

又或者是这样:

CSS Doodle - CSS Pattern 4

emmm                         ,又或者这样:

CSS Doodle - CSS Pattern 5

是的,我们可以把柏林噪声随机应用在各种属性上                ,我们可以放飞想象                         ,去尝试各种不一样的搭配                。下面这个        , 就是把柏林噪声运用在点阵定位上:

<css-doodle grid="30x30"> :doodle { @size: 90vmin; perspective: 10px; } position: absolute; top: 0; left: 0; width: 2px; height: 2px; border-radius: 50%; top: @rn(1%, 100%, 1.5); left: @rn(1%, 100%, 1.5); transform: scale(@rn(.1, 5, 2)); background: hsl(@rn(1, 255, 3), @rn(10%, 90%), @rn(10%, 90%)); </css-doodle>

CodePen Demo -- CSS Doodle - CSS Pattern6

亦或者配合运用在 transform: rotate() 上:

<css-doodle grid="20x5"> @place-cell: center; @size: calc(@i * 1.5%); :doodle { width: 60vmin; height: 60vmin; } z-index: calc(999 - @i); border-radius: 50%; border: 1px @p(dashed, solid, double) hsl(@rn(255), 70%, @rn(60, 90%)); border-bottom-color: transparent; border-left-color: transparent; transform: rotate(@rn(-720deg, 720deg)) scale(@rn(.8, 1.2, 3)); </css-doodle>

效果如下:

当然                ,每一次随机                         ,都会是不一样的结果:

CodePen Demo -- CSS doodle - CSS Pattern7

好吧        ,我个人想象力有限        ,大家可以自行找到任一 DEMO                         ,Fork 后自己去尝试碰撞出不一样的火花。

最后

本文到此结束                ,希望对你有帮助 ?

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