piv_deform_pass — PIV estimate op

• 데이터 종류: image2d × image2d × flow2d → flow2d

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

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

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。

자세한 사용 가이드

• piv_displacement 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(flow2d 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(estimate)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_ensemble_correlate

*Provenance: pivops.py — PIV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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