Arbustos en llamas
Allí se le apareció el Ángel del Señor en una llama de fuego, que salía de en medio de la zarza. Al ver que la zarza ardía sin consumirse, Moisés pensó: “Voy a observar este grandioso espectáculo. ¿Por qué será que la zarza no se consume?”. Cuando el Señor vio que él se apartaba del camino para mirar, lo llamó desde la zarza, diciendo: “¡Moisés, Moisés!”. “Aquí estoy”, respondió él.
En un esfuerzo de producción sin precedentes hemos traido en exclusiva para Terreno una de estas raras especies, una zarza ardiente del monte Horeb.
Burning bushes
And the angel of the Lord appeared unto him in a flame of fire out of the midst of a bush and he looked and behold the bush burned with fire and the bush was not consumed. And Moses said I will now turn aside and see this great sight why the bush is not burnt. And when the Lord saw that he turned aside to see God called unto him out of the midst of the bush and said Moses Moses And he said Here am I.
In an unprecedented production effort we’ve bring here exclusively for Terreno one of these odd species, a burning bush of the mount Horeb.
Modelación peatonal: la vista de la multitud
150 caminantes comienzan a avanzar en una dirección aleatoria. Inmediatamente su ruta comienza a orientarse hacia su vista más lejana. Cada caminante proyecta un haz de puntos de análisis 180º por delante de su dirección de desplazamiento.
La velocidad de avance es proporcional a la longitud de la vista, asi que los espacios abiertos y largos captan menos “puntos de visión” que los espacios cerrados y complejos que son “observados” con mayor detención.
Finalmente todos los “puntos de visión” proyectados son recogidos en un render, donde la cantidad de veces que ha sido visto un pixel es transformada en un valor de color dentro de una gama.
La distribución del haz de análisis es aproximadamente hiperbólica así que a medida que se aleja de su foco disminuye la posibilidad de encontrar un punto.
Si bien existe algún nivel de azar en la distribución de los puntos del haz de análisis, y por lo tanto en las trayectorias individuales, ensayos sucesivos muestran resultados generales consistentes.
Pedestrian modelling; the crowd’s sight
GAME RULES:
150 walkers begin walking in a random direction. Immediately their route is oriented towards their farthest sight.
Each walker cast an analysis beam 180º in front of his moving direction.
Velocity is poportional to sight lenght, so open long spaces can caught fewer “sight dots” than enclosed complex ones which are “observed” more quietly.
Finally all cast “sight dots” are gathered in a render where the sight amount of a pixel is transformed in a color value of a range.
The analysis beam dot distribution is approximately hyperbolic so farther from the center the probability of finding a dot diminishes.
Although there are little randomness in sight beam’s dot distribution, and therefore in individual trajectories, sucessive analysis shows a congruent general result.
visualizar la exposición visual
Una de las utlidades de programas cómo Space syntax y Crowd dynamics es visualizar la priorización de zonas de una planta según su exposición visual. Este código nos permite hacer eso, aun falta mucho por avanzar, pero lo dejo AQUÍ por si alguien se anima a echarme una mano.
Como funciona?
Primero necesitamos un plano nolli (aquellos que representan lo construido en negro y lo libre en banco). El programa lee el color del plano en una grilla. Si el punto analizado es negro, continúa. Si es blanco proyecta un haz de puntos que, cómo la vista, se detienen al encontrar el negro. La cantidad de puntos que logra proyectar (“alcance de la vista”) es almacenada en un par de coordenadas. Finalmenteestos valores son recogidos y renderizados asignandoles una gama de colores.
One use of softwares such as Space syntax and Crowd dynamics is to visualize zones priority by visual exposure. That is what this code allows, still there is a lot to do, but if somebody wants to lend a hand, HERE is the code.
How does it work?
First we need a nolli plan (tose who shows built surface in black and free areas in white) . The software reads the image colour in a grid. If the analized point is black, it moves forward. If the point is white then a ‘dot beam’ is cast within sight stopping when the black is found. The cast dots amount is stored in a coordinate couple.
Finally those values are gathered in squares and rendered as a colour range.
meta blobs 2: la cosa se puso difícil
De ahora en adelante también incluiré una versión en inglés de los textos.
Bueno, matemáticamente no es muy elegante tener que barrer una grilla para ver si los puntos evaluados estan dentro o fuera del valor que define nuestro blob, así que intenté plantear la ecuación que nos entregará valores exáctos para trazar la superficie. Con 2 blobs tenemos una ecuación de cuarto grado, difícil de despejar, y aun más difícil de ejecutar miles de veces por segundo. El grado de la ecuación está dado por la cantidad de veces que una recta puede entrar y salir de la figura; la cantidad de soluciones que arroja para un valor.
Asi que sigo usando el sucio metodo de evaluar puntos. Es muy difícil construir una superficie limpia usando este método, porque son los condicionales los que determinan el orden de aparición de los vértices, de modo que la malla queda desordenada. Si alguien tiene alguna idea para solucionar esto, se la agradeceré.
meta blobs 2: things got hard.
From now on I’ll also post texts in an english version (isn’t that great?).
Well, mathematically it is not fancy having to check all points in a grid to catch the few ones that may be near the limit we’ve defined as our meta blob. So lets try an ecuation that brings exact values to trace the surface. The problem is with two blobs we have a 4th degree ecuation, hard to solve, even harder to play it towsend times a second. The ecuation degree is given by the number of times a line can get through the figure; the amount of solutions given for a value.
So I’m still using the dirty method of points checking. It is difficult to build a clean surface this way beacause a vertex secuence is not predictable, so the mesh becomes a mess. If anyone have any idea about how could we solve this, I’ll be gratefull.
que son los meta-balls
Hace algún tiempo me topé con este concepto “meta balls”, “meta blobs” o simplemente “blobs”, sabía cómo se ven, pero me costó bastante entender cómo se generan. Aquí un intento de explicación.
Un blob es una isolínea (recorre todos los puntos que tienen un mismo valor) de la influencia de un conjunto de factores en un campo de valor. El área de influencia de un blob carga este campo de valor de manera hiperbólica, ello explica por que al sumarse generan contornos continuos.
Del mismo modo cuando pensamos en 3D un blob es la isosuperficie de un valor. Ahora que sabemos que en realidad coresponden a una formula bastante sencilla, una sumatoria, tenemos que recolectar los valores en el espacio y dibujarlos. Generalmente hacemos esto evaluando los puntos de una grilla y preguntando si estan dentro o fuera del límite de valor que constituye la isosuperficie.
video estilo ecotect
Los que estén relacionados a la arquitectura probablemente conocen las increibles visualizaciones de iluminación que hace ecotect. Ecotect es un programa propietario de evaluación ambiental que presenta valores de iluminación cómo mallas coloridas extruidas en 3D. Esto es una captura de webcam procesada de este modo, una vez más gracias a Andy Best.
Bueno, ahí va el experimento:
