alife_curvature_flow — 2D `artificial-life` op

• Datenarten: image → image

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

Verwendung

Mittlere-Krümmungs-Bewegung / Level-Set-Glättung (kurvenverkürzender Fluss, curve-shortening flow).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

Integrates u_t = |grad u| * div(grad u / |grad u|) in the numerically stable

algebraic form

u_t = (u_xx u_y^2 - 2 u_x u_y u_xy + u_yy u_x^2) / (u_x^2 + u_y^2 + eps),

i.e. every level curve of the image moves along its normal at a speed equal

to its own curvature: small blobs and boundary wiggles vanish, straight edges

stay put. `a sets the number of steps 1 + int(29a), b` the time step

dt = 0.05 + 0.2b.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_physics_alife_3d

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`artificial-life`)

alife_gray_scott · alife_turing · alife_life_step · alife_cyclic_ca · alife_perona_malik · alife_dla · alife_reaction_bz · alife_wolfram1d

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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