physics op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "ph_reaction_diffusion", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe (ein Nicht-Bild-Rückgabewert wird als Wert gezeigt).*
Gray-Scott-Reaktions-Diffusion (kein HALCON-Operator, halcon="").
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
Two coupled species u,v obeying
u_t = Du*lap(u) - u v^2 + F(1-u)
v_t = Dv*lap(v) + u v^2 - (F+kappa) v
seeded from the input image. `a -> feed F, b` -> kill kappa (both mapped
into the classic pattern-forming regime). Produces spots/stripes/labyrinth
texture; u,v stay bounded so the returned (normalised v) is in [0,1].
• Leitfaden zur Familie gallery2d_physics_alife_3d
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
ph_reaction_diffusion 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
physics)ph_perona_malik · ph_coherence_enhancing_diffusion · ph_heat_flow · ph_mean_curvature_motion · ph_total_variation_flow
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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