artificial-life op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "alife_perona_malik", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

*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_perona_malik: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ alife_perona_malik: 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_perona_malik: 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)।*
Perona-Malik anisotropic (edge बचाने वाला) diffusion।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
Explicit 4-neighbour update I <- I + lam * sum_dir g(|grad_dir I|) grad_dir I with the Perona-Malik conductance g(s) = 1/(1 + (s/kappa)^2): inside a flat region g -> 1 and the field diffuses like the heat equation, across a strong edge g -> 0 and the edge is preserved. Unlike a bilateral filter the conductance is recomputed from the *evolving* field at every iteration, which is what makes the edges sharpen rather than merely survive. a sets the edge scale kappa = 0.02 + 0.2a, b the iteration count 1 + int(15b); lambda is fixed at 0.2 (<= 0.25, the explicit-scheme stability bound).
Border handling: दूसरी ओर wrap around होता है (periodic) (मापा गया; tools/impl2/border_probe.py)।
• gallery2d_physics_alife_3d family guide
• 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।
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_perona_malik 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py
image को input के रूप में लेते हैं)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_curvature_flow · alife_dla · 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)।*
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