piv_streamline_image — PIV `visualise` op

• Datenarten: flow2d → rgb

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_streamline_image(flow, upsample=8, background=None, color=(0.08, 0.08, 0.12), width=1.5, arrows=True, **stream_kw) (die Implementierung direkt: import pivops; pivops.piv_streamline_image(flow, upsample=8, background=None, color=(0.08, 0.08, 0.12), width=1.5, arrows=True, **stream_kw); aus dem Register: opspiv.get("piv_streamline_image"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

流線図(MATLAB の `streamslice)。返りは (h*upsample, w*upsample, 3)`。

:func:piv_streamlines の等間隔配置で線を引き、各線の弧長の中ほどに

向きの矢じりを 1 つ置く(LIC と違って前後が読める)。線の間隔が揃うので、

線の密度では速さを表さない —— 速さを見たいときは `background` に

`piv_flow_magnitude` か色相図を敷く。

Args:

flow: `(2, h, w)`。

upsample / background / color / width: :func:piv_quiver と同じ。

arrows: 矢じりを置くか。

**stream_kw: :func:piv_streamlines へ素通し(`separation` など)。

Returns:

`(h*upsample, w*upsample, 3)` float64、値域 [0, 1]。

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_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py

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

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Gleiche Kategorie (`visualise`)

piv_flow_to_rgbimage · piv_line_integral_convolution · piv_streamlines · piv_quiver

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

piv_streamline_image — PIV visualise op