piv_streamline_image — PIV `visualise` op

• データ種: flow2d → rgb

• 呼び出し: 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) (実装を直接呼ぶなら 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)、台帳から引くなら opspiv.get("piv_streamline_image"))

使い方

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]。

詳しい使い方ガイド

• piv_displacement ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py

型が繋がる次の op(`rgb` を入力に取れる)

—

同カテゴリ(`visualise`)

piv_flow_to_rgbimage · piv_line_integral_convolution · piv_streamlines · piv_quiver

*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)。*

piv_streamline_image — PIV visualise op

使い方