LWDW!

水波纹效果的实现方法其实相当多，今天俺想讨论的一种是利用算法（就是说依照某种规则将图像的像素乱搞一通，看起来就像波纹一样！）来进行处理的，不借助波纹图片等等，因此有很高的可定制性。

WARNING——本文中的demo未做足够优化，不建议使用手机查看

首先来看一眼效果

See the Pen water ripple by Zhouyi (@padfoot_07) on CodePen.

【伤害大家的眼睛使我快乐】

那么，这么好的算法是什么呢?

不准确的大概描述

在具体介绍策略之前，俺先模糊的描述一下这个策略的思想：

水波纹本质上是像素有规律的发生偏移（offset）造成的视觉效果，且这个偏移连续进行，看起来才会像是水波扩散、荡漾一样。因此在我们试图将这种偏移作用到图像（一堆像素）上之前，首先思考的是一连串的数值变化；我们为图像的每一个像素都赋予一个数值，来代表它在“水波纹”作用下的状态。而这个变化要具有连续性，我们要不停记录当前和上一帧渲染的状态，再依据某种策略使其状态的改变自发进行下去。之后再依据每个像素的状态信息，计算出它的偏移。

具体策略

假设我们处理的是100*100的图像，这个策略大概分为这么几步：

1. 记录水波纹**当前（current）和上一帧渲染时（previous）**的状态信息。就像我们上文提的一样，这里的信息是对应每个像素的，因此俺就使用了两个数组来记录，长度都为10000（100*100，对应像素顺序是按照一行一行排列

   ，从左向右，从上向下），均初始化为0。

2. 每一帧，都利用previous对current进行混合（这里似乎是一种卷积计算，然而俺的高数不好，可自行了解），并交换两者，具体如下：

   • 对于每个像素的current值（为了方便，边缘像素这里不处理），将其previous中的邻居像素（比如它的上下左右四个像素）的状态数值相加，除以2，减去current中的数值——当然我知道你听不懂，所以画了个图：

     

   • 等等！根据常识，波纹的扩散（塌陷）幅度会之间减小，因此我们还需要一个阻尼来减小current值，最简单的方法就是每帧都乘以一个小于1的值。

   • PS: 当然，咱肯定会想，这他喵是什么个原理？虽然我也不知道是哪位大神想出的算法（这个算法的使用相当广泛，以至于我参考的不同实现样例都不约而同得使用了该算法），但是至少咱可以可视化这个过程，康康到底发生了什么：

     See the Pen 水波纹策略-可视化 by Zhouyi (@padfoot_07) on CodePen.

     这里demo将每个像素的current值直接作为rgb值赋予了像素，数值越高的像素看起来越“亮”，可以直观的看出数值的变化就是波纹状。

3. 接下来我们可以准备处理图像了，首先自然是获得图像的像素信息，比如我使用的p5.js，提供loadPixels()这样的api便可如字面意义获得图像所有的像素信息，数据结构大概是这样：

   [
       // 如100*100的图片，像素数据的顺序按照一行一行排列，共100*100*4个元素
       // 第一个像素的rgba
       123, // r
       255, // g
       23, // b
       255, // a
       // 第二个像素的rgba
       23,
       55,
       213,
       255,
       // ......
   ]
   

   当然你也可以定义自己习惯的数据格式。

4. 现在我们需要根据current值来决定图像像素的偏移量offset了。说实话，这一步俺们有很大的自主权，参数以及函数的选择可以带来不同的效果。简单的来说，current值越高意味着水波越高，“折射”越明显，偏移值越大。

5. 在最后，我们需要互换current和previous数组，准备开始下一轮计算。

6. 基本是到这一步就结束了——但显然我们还差一个关键步骤，就是触发波纹。上文在初始化current和previous时初始化是0，如果我们不去改变，偏移值自然也一直是0。想要在某个位置触发“水波纹”，只需改变该像素的previous值便可，随后每帧进行的计算会推动波纹的产生。除此之外，还可做一些水波在图像边缘碰撞的检测使效果更加真实。

7. 大概的代码，具体可查看最上方的样例：

   ...
   // 触发波纹
   function tick () {
       previous[int(random(400))][int(random(400))] = 512;
   }
   ...
   // 每一帧绘制
   function draw() {
       drawImage();
   	loadPixels();
       // 循环非边缘的对象
       for (let i = 1; i < COLS - 1; i++) {
           for (let j = 1; j < ROWS - 1; j++) {
               current[i][j] = (
                   previous[i - 1][j] +
                   previous[i + 1][j] +
                   previous[i][j - 1] +
                   previous[i][j + 1]
               ) / 2 - current[i][j];
   
               current[i][j] *= dampening;
   
   			...
   
               const data = 1024 - current[i][j];
   
               // 获得偏移值
               let xoffset = int((i) * data / 1024);
               let yoffset = int((j) * data / 1024);
   
               // 边缘检查
               if (xoffset >= COLS) xoffset = COLS - 1;
               else if (xoffset < 0) xoffset = 0;
               if (yoffset >= ROWS) yoffset = ROWS - 1;
               else if (yoffset < 0) yoffset = 0;
   
               // 根据偏移值获得偏移下标
               const index = (i + j * COLS) * 4;
               const newIndex = (xoffset + yoffset * COLS) * 4;
   
               pixels[index] = imagePixelsCopy[newIndex];
               pixels[index + 1] = imagePixelsCopy[newIndex + 1];
               pixels[index + 2] = imagePixelsCopy[newIndex + 2];
           }
       }
       updatePixels();
   
       // 交换current与previous
       let temp = previous;
       previous = current;
       current = temp;
   }
   

历史考察

在写这篇水文查阅资料时，发现有几篇文章都指向了一个现在无法打开的地址，好在archive存有快照，这是篇98年的博客，作者对于算法的原理及应用都有很好的介绍，很建议阅读，这里是地址。

我什么都不想做，我只想玩赛博朋克2077.jpg