piv_deform_pass — PIV `estimate` op

• データ種: image2d × image2d × flow2d → flow2d

• 呼び出し: import pivops; pivops.piv_deform_pass(a, b, flow, info, window=32, overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', order=3) (または opspiv.get("piv_deform_pass"))

使い方

窓変形つきの 1 段。予測変位で画像そのものを歪めてから相関を取る。

整数ずらし(:func:piv_cross_correlate の `shift`)は、窓の中で変位が

一定という仮定を置く。回転やせん断のように窓の中で変位が変わる場では

相関ピークが潰れるので、2 枚を予測の半分ずつ逆向きに歪めてから相関する

(中央差分の変形)。

Args:

a, b: 画像対。

flow: 予測変位 `(2, h, w)(piv_multipass` などの出力)。

info: その `info`(窓中心の座標が要る)。

window / overlap / peak / window_func: 新しい段の設定。

order: 変形に使う補間の次数(3 = 3 次スプライン)。

Returns:

`(flow (2, h', w'), info)`。返る変位は元の画像座標での総変位。

詳しい使い方ガイド

• piv_displacement ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(`flow2d` を入力に取れる)

piv_outlier_mask · piv_replace_outliers · piv_vorticity · piv_divergence · piv_flow_magnitude · piv_to_velocity · piv_velocity_gradient · piv_q_criterion

同カテゴリ(`estimate`)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_ensemble_correlate

*Provenance: pivops.py — PIV operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

piv_deform_pass — PIV estimate op

使い方