artificial-life op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "alife_dla", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
결정론적 확산제한응집(diffusion-limited aggregation, DLA) 성장 근사.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
Witten-Sander DLA grows a cluster by releasing random walkers that stick on
contact; the walker density obeys a Laplace equation, so this op replaces the
random walkers by their *deterministic* mean field: the unclaimed image
brightness is diffused with a Gaussian Green's function to give a
concentration u, and each generation the cluster's Moore boundary attaches
exactly those cells whose concentration clears a stickiness threshold
(with the single strongest boundary cell always attaching, so growth never
stalls). Bright pixels (>= 0.75 of the image maximum, or the single brightest
pixel) are the seed. `a` sets the number of growth generations
1 + int(11a), `b` the stickiness: high b selects only the highest-
concentration tips (dendritic, screened growth), low b attaches nearly the
whole boundary (compact, Eden-like growth). Returns the 0/1 cluster.
• gallery2d_physics_alife_3d 패밀리 가이드
• 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.
• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py
• sim2real_and_alife — py -3.11 examples/sim2real_and_alife.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
artificial-life)alife_gray_scott · alife_turing · alife_life_step · alife_cyclic_ca · alife_perona_malik · alife_curvature_flow · 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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