swarmflow op• Datenarten: table → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.velocity_deficit_map(field, speed=None) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import swarmflow; swarmflow.velocity_deficit_map(field, speed=None) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("velocity_deficit_map"))
Geschwindigkeitsfeld → Defizit gegenüber der freien Strömung 1 − u/U, Querauslenkung v/U, Betragsdefizit 1 − |v|/U. U wird vorgegeben oder als Median von u über die stromaufwärtigen 15 % am Rand bestimmt.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
Returns:
dict: deficit・deflection・speed_deficit (H, W)(測れない格子は NaN)、speed(使った U)、x・y。
• 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.
• poc_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.py
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
swarmflow)sph_kernel · sph_density_pressure · swarm_simulate · swarm_render_overhead · swarm_field_from_tracks · swarm_field_from_piv · potential_flow_cylinder · stagnation_from_centerline
*Provenance: swarmflow.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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