illusion_zollner — GENERATIVE `illusion` op

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

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.illusion_zollner(lines: 'int' = 7, gap: 'float' = 56.0, hatch_deg: 'float' = 38.0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import illusion; illusion.illusion_zollner(lines: 'int' = 7, gap: 'float' = 56.0, hatch_deg: 'float' = 38.0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsgenerative.get("illusion_zollner"))

उपयोग

Zöllner illusion। लंबी line बिल्कुल समानांतर हैं, फिर भी मिलती हुई दिखती हैं।

invariant: सभी लंबी lines का slope 0 है (क्षैतिज)।

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 (`rgb` को input के रूप में लेते हैं)

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इसी category के (`illusion`)

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

*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)।*

illusion_zollner — GENERATIVE illusion op