alife_dla — 2D `artificial-life` op

• Data kinds: image → image

• Call: fullseye.apply(img, "alife_dla", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

alife_dla: input → output

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ alife_dla: knob a को बदलने का figure (docs site)

Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ alife_dla: knob b को बदलने का figure (docs site)

दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):

▸ alife_dla: दूसरी images पर output (docs site)

*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*

उपयोग

Deterministic diffusion-limited-aggregation (DLA) growth proxy।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

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.

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_physics_alife_3d 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।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

alife_dla 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ

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

• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

• sim2real_and_alife — py -3.11 examples/sim2real_and_alife.py

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

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

इसी category के (`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 operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

alife_dla — 2D artificial-life op