validate op• Data kinds: flow2d → mask
• Call: import pivops; pivops.piv_outlier_mask(flow, threshold=2.0, epsilon=0.1) (or opspiv.get("piv_outlier_mask"))
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正規化中央値検定(Westerweel & Scarano 2005)で外れベクトルを見つける。
各ベクトルについて、8 近傍の中央値からの残差を近傍残差の中央値で割る。
分母に `epsilon`(既定 0.1 px、PIV の測定不確かさの目安)を足すのは、
一様な場で分母が 0 になって全部が外れ値になるのを防ぐため —— この項が
無いと、理想的な入力ほど検定が壊れる。
★勾配の急な場では害になる(2026-09-06 実測)。Rankine 型の渦
(芯の半径 28 px)で多段 PIV を掛けたところ、閾値 2 が拾った 5 本は
すべて芯の縁(中心から 32 px)に並び、実際の誤差は 0.07-0.45 px ——
外れ値ではなく速度分布が折れている場所だった。近傍中央値で均すと
RMS が 0.134 から 0.230 へ悪化する(閾値 5 では 1 本も拾わず 0.134 のまま)。
検定は「近傍と違う = 間違い」という仮定に立つので、**本物の不連続を
間違いと呼ぶ**。掛けるかどうかは場の性質を見て決めること。
Args:
flow: `(2, h, w)`。
threshold: この値を超えたら外れ値。慣行は 2。
epsilon: 分母の下駄 [px]。
Returns:
`(h, w) の bool。True が外れ値(nan も True`)。
• piv_displacement family guide
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.
• piv_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py
mask as input)validate)*Provenance: pivops.py — PIV operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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