assess op• データ種: images → table
• 呼び出し: import pivops; pivops.piv_time_statistics(images, window=32, overlap=0.5, **kw) (または opspiv.get("piv_time_statistics"))
画像列 → 時間平均・変動の RMS・レイノルズ応力。
連続する対ごとに変位を測り、時間方向の統計を取る。乱流の記述はこの 3 つが
出発点で、`u'v'` の符号と大きさが運動量輸送そのものになる。
1 対だけでは意味が無い(変動が定義できない)ので 3 枚以上を要求する。
Args:
images: 3 枚以上の画像列。
window / overlap / kw: :func:piv_cross_correlate へ渡す。
Returns:
dict: `mean((2, h, w))、rms(同)、reynolds`
(`<u'v'>、(h, w))、turbulence_intensity、n_pairs`、
`rows / cols / step`。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• (まだありません)
table を入力に取れる)—
assess)piv_sample_at_windows · piv_error_stats · piv_peak_locking
*Provenance: pivops.py — PIV operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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