Poisson Disk Sampling 项目常见问题解决方案

Poisson Disk Sampling 项目常见问题解决方案

poisson-disk-sampling Poisson disk sampling in arbitrary dimensions 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/poisson-disk-sampling

1. 项目基础介绍

Poisson Disk Sampling 是一个开源项目，它实现了泊松盘抽样算法，可以在任意维度（1D, 2D, 3D等）中生成点集。这种抽样方式保证了生成的点集在空间中均匀分布，并且每对点之间的距离至少为最小距离，最多不超过最大距离。项目的主要编程语言是 JavaScript，同时提供了适用于Web浏览器的编译版本。

2. 新手常见问题及解决步骤

问题一：如何安装和使用这个库？

问题描述： 新手可能不清楚如何将这个库集成到他们的项目中。

解决步骤：

1. 使用 npm 安装：

   npm install poisson-disk-sampling
   

2. 使用 yarn 安装：

   yarn add poisson-disk-sampling
   

3. 如果需要在Web浏览器中使用，可以通过CDN引入：

   <script src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/kchapelier/poisson-disk-sampling@2.3.1/build/poisson-disk-sampling.min.js"></script>
   

问题二：如何设置最小和最大距离？

问题描述： 用户可能不知道如何配置点之间的最小和最大距离。

解决步骤：

1. 在创建 PoissonDiskSampling 实例时，通过 minDistance 和 maxDistance 参数设置最小和最大距离。
2. 例如：

   var p = new PoissonDiskSampling({
       shape: [600, 300, 200],
       minDistance: 20,
       maxDistance: 30,
       tries: 10
   });
   

问题三：如何使用自定义函数控制点的分布密度？

问题描述： 用户可能想要根据特定的条件调整点的分布密度，但不知道如何实现。

解决步骤：

1. 使用 distanceFunction 选项提供一个自定义函数，该函数根据点的位置返回一个介于0和1之间的值，这个值将影响点的分布密度。
2. 例如，以下代码演示了如何根据图像像素值来控制点的分布密度：

   var p = new PoissonDiskSampling({
       shape: [500, 500],
       minDistance: 1,
       maxDistance: 30,
       tries: 20,
       distanceFunction: function(p) {
           return getImagePixelValueSomehow(p[0], p[1]); // 返回一个介于0和1之间的值
       }
   });
   

确保在实现自定义函数时，正确处理点的坐标，以从图像或其他数据源获取相应的值。

poisson-disk-sampling Poisson disk sampling in arbitrary dimensions 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/poisson-disk-sampling