alife_curvature_flow — 2D artificial-life op

• 데이터 종류: image → image

• 호출: fullseye.apply(img, "alife_curvature_flow", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

사용법

평균 곡률 운동(mean-curvature motion) / 레벨셋(level-set) 평활화(곡선 단축 흐름, curve-shortening flow).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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.

자세한 사용 가이드

• gallery2d_physics_alife_3d 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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