piv_multipass — PIV `estimate` op

• 데이터 종류: image2d × image2d → flow2d

• 호출: import pivops; pivops.piv_multipass(a, b, windows=(64, 32), overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', outlier_threshold=2.0, normalize='overlap', search_limit=0.25)(또는 opspiv.get("piv_multipass"))

사용법

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

粗い窓から細かい窓へ段を下げる多段 PIV。返りは `(flow, info)`。

各段の結果を次の段の予測変位として使う(整数量だけ 2 枚目の窓をずらす)。

段の間で外れ値を除いて埋めるのは意図的 —— 外れたベクトルをそのまま予測に

使うと、その窓は次の段でも外れたまま固定される。

Args:

a, b: 画像対。

windows: 大きい順の窓列。各段は前段の倍数関係でなくてよいが、

格子が変わるので予測は最近傍で載せ替える。

overlap / peak / window_func: :func:piv_cross_correlate と同じ。

outlier_threshold: 段間の正規化中央値検定の閾値。`None` で無効。

Returns:

最終段の `(flow, info)。info["passes"]` に各段の窓の大きさ。

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)

• piv_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py

• poc_strain_history — py -3.11 examples/poc_strain_history.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`flow2d` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`estimate`)

piv_cross_correlate · piv_deform_pass · piv_ensemble_correlate

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

piv_multipass — PIV estimate op

사용법