illusion_ground_truth — GENERATIVE `illusion` op

• Datenarten: keine → table (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.illusion_ground_truth(name: 'str' = '') -> 'dict' (die Implementierung direkt: import illusion; illusion.illusion_ground_truth(name: 'str' = '') -> 'dict'; aus dem Register: opsgenerative.get("illusion_ground_truth"))

Verwendung

Gibt die exakten Invarianten, die die Täuschungen einhalten, als Tabelle zurück (leeres name liefert alle).

★Das ist der Kern dieser Familie. Verteilt man nur die Abbildung, endet es bei "wie hübsch", aber wenn mit der Abbildung die Ground Truth mitkommt, lässt sich die messende Seite bewerten. Jedes value im Rückgabewert ist "der Wert, der sein sollte", kein gemessener Wert (Messen ist Aufgabe des Aufrufers).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie generative_art

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_calipers_under_illusion — py -3.11 examples/poc_calipers_under_illusion.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

perpetual_step · perpetual_render

Gleiche Kategorie (`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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

illusion_ground_truth — GENERATIVE illusion op