illusion_cafe_wall — GENERATIVE `illusion` op

• 데이터 종류: 없음 → rgb(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)

• 호출: 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'(구현을 직접 호출하려면 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', 원장에서 가져오려면 opsgenerative.get("illusion_cafe_wall"))

사용법

카페 벽 착시. 줄눈은 엄밀한 수평선인데 기울어 보인다.

shift는 1행마다의 체커보드 어긋남(size 비). 어긋남이 0 또는 0.5이면착시는 사라진다 -- 0.25 전후가 가장 강하다는 것이 고전적인 관찰이며, 이 op는어긋남 양을 그대로 바꿀 수 있게 해 두었다(shift=0.25가 기본값이 아닌 것은, 생성기의 기본값으로 "효과가 최대"라고 주장하고 싶지 않기 때문).

불변량: 줄눈의 중심 y는 k * size(k = 1..rows-1)와 정확히 같다.

자세한 사용 가이드

• generative_art 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)

• poc_calipers_under_illusion — py -3.11 examples/poc_calipers_under_illusion.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`rgb` 를 입력으로 받는 것)

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같은 카테고리(`illusion`)

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

*Provenance: illusion.py — GENERATIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

illusion_cafe_wall — GENERATIVE illusion op

사용법