illusion_cafe_wall — GENERATIVE `illusion` op

• データ種: なし → rgb(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.illusion_cafe_wall(size: 'int' = 40, rows: 'int' = 8, cols: 'int' = 10, mortar: 'float' = 2.0, shift: 'float' = 0.5) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import illusion; illusion.illusion_cafe_wall(size: 'int' = 40, rows: 'int' = 8, cols: 'int' = 10, mortar: 'float' = 2.0, shift: 'float' = 0.5) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsgenerative.get("illusion_cafe_wall"))

• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

カフェウォール錯視。目地は厳密な水平線なのに、傾いて見える。

shift は 1 行ごとの市松のずれ(size 比、行 r のずれは r * shift * size)。市松の周期は 2 * size なので、ずれが 0(各行のタイルが縦に揃う)と 1.0 (隣の行と白黒が入れ替わった市松模様)では錯視は消え、周期 2 で繰り返す。半タイルずれの 0.5 前後が最も強いというのが古典的な観察(Gregory & Heard 1979) で、既定値はこの古典配置にしてある。ずらし量は 0〜1 を振って確かめられる。

不変量: 目地の中心 y は k * size(k = 1..rows-1)ちょうど。

詳しい使い方ガイド

• generative_art 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_calipers_under_illusion — py -3.11 examples/poc_calipers_under_illusion.py

型が繋がる次の op(`rgb` を入力に取れる)

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同カテゴリ(`illusion`)

illusion_muller_lyer · illusion_ponzo · illusion_zollner · illusion_poggendorff · illusion_fraser_spiral · illusion_ebbinghaus · illusion_kanizsa · illusion_checker_shadow

*Provenance: illusion.py — GENERATIVE 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)。*

illusion_cafe_wall — GENERATIVE illusion op

使い方