piv_ensemble_correlate — PIV `estimate` op

• Datenarten: images → flow2d

• Aufruf: import pivops; pivops.piv_ensemble_correlate(images, window=32, overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', normalize='overlap', search_limit=0.25) (oder opspiv.get("piv_ensemble_correlate"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

相関マップを足してからピークを探す(アンサンブル相関)。

粒子が少ない・雑音が多い場合、1 対ずつ測って平均すると**外れたベクトルの

平均**になる。相関の段階で足すと、弱いピークが同じ場所に積み上がって

立ち上がる。定常流(全対で変位が同じ)が前提。

Args:

images: 2 枚以上の画像の列。連続する対 `(k, k+1)` を使う。

window / overlap / peak / window_func / normalize / search_limit:

:func:piv_cross_correlate と同じ。

Returns:

`(flow (2, h, w), info)。info["pairs"]` に使った対の数。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie piv_displacement

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)

• (noch keine)

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `flow2d` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`estimate`)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_deform_pass

*Provenance: pivops.py — PIV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

piv_ensemble_correlate — PIV estimate op