ph_heat_flow — 2D physics op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "ph_heat_flow", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

Linear heat equation / isotropic diffusion (HALCON `isotropic_diffusion`).

Explicit FTCS integration of I_t = lap(I) for a few steps (dt=0.2, stable for

the 2-D 5-point stencil). This is exactly linear isotropic diffusion, i.e. the

Green's-function-equivalent of Gaussian smoothing; `a` sets the diffusion time

(step count), so larger a blurs more. `b` is unused.

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_physics_alife_3d ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

ph_heat_flow 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同カテゴリ(physics)

ph_perona_malik · ph_coherence_enhancing_diffusion · ph_reaction_diffusion · ph_mean_curvature_motion · ph_total_variation_flow

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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