Эксперименты с генератором фракталов

[MakarovDs]

Многогранные коридоры прямые бэкрумс

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from skimage import measure
import os

# Функция для генерации 3D-поля с коридорами
def generate_delaunay_field(shape):
    array = np.zeros(shape, dtype=float)

    # Генерация точек для коридоров
    points = []
    for _ in range(10):
        x = np.random.randint(10, shape[0] - 10)
        y = np.random.randint(10, shape[1] - 10)
        points.append([x, y, shape[2] // 2])  # Генерируем точки на фиксированной высоте

    # Генерация коридоров между точками
    for i in range(len(points) - 1):
        start_point = points[i]
        end_point = points[i + 1]

        # Горизонтальный или вертикальный коридор
        for new_x in range(min(start_point[0], end_point[0]), max(start_point[0], end_point[0]) + 1):
            new_y = start_point[1]
            new_z = start_point[2]
            array[new_x, new_y, new_z] = 1.0
            # Делаем коридоры более жирными
            for k in range(-2, 3):
                for l in range(-2, 3):
                    for m in range(-2, 3):
                        x1, y1, z1 = new_x + k, new_y + l, new_z + m
                        if 0 <= x1 < shape[0] and 0 <= y1 < shape[1] and 0 <= z1 < shape[2]:
                            array[x1, y1, z1] = 1.0

        for new_y in range(min(start_point[1], end_point[1]), max(start_point[1], end_point[1]) + 1):
            new_x = end_point[0]
            new_z = end_point[2]
            array[new_x, new_y, new_z] = 1.0
            # Делаем коридоры более жирными
            for k in range(-2, 3):
                for l in range(-2, 3):
                    for m in range(-2, 3):
                        x1, y1, z1 = new_x + k, new_y + l, new_z + m
                        if 0 <= x1 < shape[0] and 0 <= y1 < shape[1] and 0 <= z1 < shape[2]:
                            array[x1, y1, z1] = 1.0

    return array

# Параметры
shape = (128, 128, 128)  # Размеры 3D массива

# Генерация 3D-поля с коридорами
delaunay_field = generate_delaunay_field(shape)

# Создание изосурфейса
verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(delaunay_field, level=0.5)

# Сохранение изосурфейса в OBJ файл
desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Desktop")
filename = os.path.join(desktop_path, "delaunay.obj")
with open(filename, "w") as f:
    for j, vert in enumerate(verts):
        f.write(f"v {vert[0]} {vert[1]} {vert[2]}\n")
    for face in faces:
        f.write(f"f {face[0]+1} {face[1]+1} {face[2]+1}\n")
print(f"Model saved as {filename}")

# Визуализация
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_trisurf(verts[:, 0], verts[:, 1], verts[:, 2], color='r', alpha=0.5)
plt.show()

[MakarovDs]

Бэкрумс но коридоры исключительно от комнаты к комнате

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from skimage import measure
from scipy.spatial import Delaunay
import os

# Функция для генерации 3D-поля с триангуляцией Делоне
def generate_delaunay_field(shape):
    array = np.zeros(shape, dtype=float)

    # Генерация кубов на каждом уровне
    points = []
    for level in range(3):
        for _ in range(10):
            x = np.random.randint(10, shape[0] - 10)
            y = np.random.randint(10, shape[1] - 10)
            z = level * (shape[2] // 3) + np.random.randint(10, shape[2] // 3 - 10)
            points.append([x, y, z])
            generate_cube(array, (x, y, z), np.random.randint(4, 8))

    # Генерация линий между кубами на разных уровнях
    for i in range(len(points) - 1):
        dx = points[i+1][0] - points[i][0]
        dy = points[i+1][1] - points[i][1]
        dz = points[i+1][2] - points[i][2]
        length = int(np.sqrt(dx**2 + dy**2 + dz**2))
        for j in range(length):
            new_x = int(points[i][0] + j * dx // length)
            new_y = int(points[i][1] + j * dy // length)
            new_z = int(points[i][2] + j * dz // length)
            if 0 <= new_x < shape[0] and 0 <= new_y < shape[1] and 0 <= new_z < shape[2]:
                array[new_x, new_y, new_z] = 1.0
                # Делаем линии более жирными
                for k in range(-2, 3):
                    for l in range(-2, 3):
                        for m in range(-2, 3):
                            x1, y1, z1 = new_x + k, new_y + l, new_z + m
                            if 0 <= x1 < shape[0] and 0 <= y1 < shape[1] and 0 <= z1 < shape[2]:
                                array[x1, y1, z1] = 1.0

    return array

# Функция для генерации куба в заданной точке
def generate_cube(array, point, size):
    x, y, z = int(point[0]), int(point[1]), int(point[2])
    for i in range(-size, size+1):
        for j in range(-size, size+1):
            for k in range(-size, size+1):
                new_x, new_y, new_z = x + i, y + j, z + k
                if 0 <= new_x < array.shape[0] and 0 <= new_y < array.shape[1] and 0 <= new_z < array.shape[2]:
                    array[new_x, new_y, new_z] = 1.0

# Параметры
shape = (128, 128, 128)  # Размеры 3D массива

# Генерация 3D-поля с триангуляцией Делоне
delaunay_field = generate_delaunay_field(shape)

# Создание изосурфейса
verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(delaunay_field, level=0.5)

# Сохранение изосурфейса в OBJ файл
desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Desktop")
filename = os.path.join(desktop_path, "delaunay.obj")
with open(filename, "w") as f:
    for j, vert in enumerate(verts):
        f.write(f"v {vert[0]} {vert[1]} {vert[2]}\n")
    for face in faces:
        f.write(f"f {face[0]+1} {face[1]+1} {face[2]+1}\n")
print(f"Model saved as {filename}")

# Визуализация
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_trisurf(verts[:, 0], verts[:, 1], faces, verts[:, 2], color='r', alpha=0.5)
plt.show()

[MakarovDs]

Бэкрумс но это ломанная линия коридора по всему чанку

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from skimage import measure
import os

# Функция для генерации 3D-поля с коридорами
def generate_delaunay_field(shape):
    array = np.zeros(shape, dtype=float)

    # Генерация стартовых точек для коридоров
    points = []
    for _ in range(10):
        x = np.random.randint(10, shape[0] - 10)
        y = np.random.randint(10, shape[1] - 10)
        z = np.random.randint(1, shape[2] - 1)  # Разные высоты
        points.append([x, y, z])

    # Генерация коридоров между точками
    for i in range(len(points) - 1):
        start_point = points[i]
        end_point = points[i + 1]

        # Генерация коридоров с высотами
        dx = end_point[0] - start_point[0]
        dy = end_point[1] - start_point[1]
        dz = end_point[2] - start_point[2]
        length = max(abs(dx), abs(dy), abs(dz))

        for j in range(length + 1):
            new_x = int(start_point[0] + j * dx // length) if length > 0 else start_point[0]
            new_y = int(start_point[1] + j * dy // length) if length > 0 else start_point[1]
            new_z = int(start_point[2] + j * dz // length) if length > 0 else start_point[2]
            if 0 <= new_x < shape[0] and 0 <= new_y < shape[1] and 0 <= new_z < shape[2]:
                array[new_x, new_y, new_z] = 1.0
                # Делаем коридоры более широкими
                for k in range(-1, 2):
                    for l in range(-1, 2):
                        for m in range(-1, 2):
                            x1, y1, z1 = new_x + k, new_y + l, new_z + m
                            if 0 <= x1 < shape[0] and 0 <= y1 < shape[1] and 0 <= z1 < shape[2]:
                                array[x1, y1, z1] = 1.0

    return array

# Параметры
shape = (128, 128, 128)  # Размеры 3D массива

# Генерация 3D-поля с коридорами
delaunay_field = generate_delaunay_field(shape)

# Создание изосурфейса
verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(delaunay_field, level=0.5)

# Сохранение изосурфейса в OBJ файл
desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Desktop")
filename = os.path.join(desktop_path, "delaunay.obj")
with open(filename, "w") as f:
    for j, vert in enumerate(verts):
        f.write(f"v {vert[0]} {vert[1]} {vert[2]}\n")
    for face in faces:
        f.write(f"f {face[0]+1} {face[1]+1} {face[2]+1}\n")
print(f"Model saved as {filename}")

# Визуализация
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_trisurf(verts[:, 0], verts[:, 1], verts[:, 2], color='r', alpha=0.5)
plt.show()