visualise op• 資料種類:flow2d → image2d
• 呼叫:import pivops; pivops.piv_line_integral_convolution(flow, length=12, upsample=4, seed=0)(或 opspiv.get("piv_line_integral_convolution"))
> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。
線積分畳み込み(LIC)—— 流れに沿って白色雑音をぼかした模様の画像。
ベクトルの矢印は密にすると潰れ、疎にすると構造を見落とす。LIC は画素ごと
に流線に沿って雑音を平均するので、密度の選択が要らない。向きの情報は落ちる
(前後を区別しない)ので、回転の向きを見たいときは矢印か色相図と併用する。
Args:
flow: `(2, h, w)`。
length: 流線に沿って積分する片側の歩数。長いほど滑らかになるが、
渦の芯のような曲率の大きい場所では構造が伸びて嘘になる。
upsample: 出力の解像度倍率(格子は粗いので拡大してから積分する)。
seed: 白色雑音の種。
Returns:
`(h * upsample, w * upsample)` float64、値域 [0, 1]。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。
• (尚無)
image2d 作為輸入)piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_deform_pass · strain_from_displacement · correlation_quality · speckle_quality
visualise)*Provenance: pivops.py — PIV 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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