illusion_ground_truth — GENERATIVE illusion op

• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.illusion_ground_truth(name: 'str' = '') -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import illusion; illusion.illusion_ground_truth(name: 'str' = '') -> 'dict', registry से लेना हो तो opsgenerative.get("illusion_ground_truth"))

उपयोग

illusion जिन exact invariant को बनाए रखते हैं, उन्हें table के रूप में लौटाता है (name खाली हो तो सभी)।

★यही इस family का मूल है। केवल चित्र बाँटें तो बात "कितना सुंदर" पर ख़त्म हो जाती है, लेकिन चित्र के साथ ground truth भी निकले तो मापने वाले पक्ष को score किया जा सकता है। return value के सभी value "जो होना चाहिए वह मान" हैं, मापे गए मान नहीं (मापना caller का काम है)।

उपयोग की विस्तृत guide

• generative_art family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_calipers_under_illusion — py -3.11 examples/poc_calipers_under_illusion.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (table को input के रूप में लेते हैं)

perpetual_step · perpetual_render

इसी category के (illusion)

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

*Provenance: illusion.py — GENERATIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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