噪声图怎么画表示（利用噪声构建美妙的 CSS 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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 ，才疏学浅

















，文中若有不正之处           ，万望告知
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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