alife_dla — 2D `artificial-life` op

• Datenarten: image → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "alife_dla", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

alife_dla: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ alife_dla: knob a sweep (docs site)

Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ alife_dla: knob b sweep (docs site)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ alife_dla: other inputs (docs site)

*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*

Verwendung

Deterministische Näherung für diffusionsbegrenztes Wachstum (diffusion-limited aggregation, DLA).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

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.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_physics_alife_3d

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.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

alife_dla 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

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

• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

• sim2real_and_alife — py -3.11 examples/sim2real_and_alife.py

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

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

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

alife_dla — 2D artificial-life op