piv_error_stats — PIV `assess` op

• Datenarten: flow2d × flow2d → table

• Aufruf: import pivops; pivops.piv_error_stats(flow, truth, trim=1) (oder opspiv.get("piv_error_stats"))

Verwendung

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真値との差の内訳。偏りと散らばりを分けて返す。

どちらか一方だけを出すと、系統的にずれている実装が「誤差 0.3 px」として

通ってしまう。偏り(平均誤差)と散らばり(標準偏差)は別の原因を指す。

Args:

flow: 推定 `(2, h, w)`。

truth: 同じ格子の真値 `(2, h, w)(:func:piv_sample_at_windows` の返り)。

trim: 外周から除く格子数。窓が画像の縁にかかると相関が落ちるので、

既定で 1 列ぶん落とす。0 で全格子。

Returns:

dict: `bias_dy / bias_dx / std_dy / std_dx / rms`

(2 成分合わせた二乗平均平方根) / `median_abs / p95_abs` /

`n_valid / n_total`。

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)

• piv_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py

• poc_strain_history — py -3.11 examples/poc_strain_history.py

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

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Gleiche Kategorie (`assess`)

piv_sample_at_windows · piv_peak_locking · piv_time_statistics

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

piv_error_stats — PIV assess op