piv_deform_pass — PIV `estimate` op

• Datenarten: image2d × image2d × flow2d → flow2d

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_deform_pass(a, b, flow, info, window=32, overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', order=3) (die Implementierung direkt: import pivops; pivops.piv_deform_pass(a, b, flow, info, window=32, overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', order=3); aus dem Register: opspiv.get("piv_deform_pass"))

• Rückgabewert über das Register: fullseye.ledger.piv_deform_pass(...) liefert nur den Wert des deklarierten Out-Typs flow2d (die zugrunde liegende Funktion gibt zusätzlich Hilfsinformationen zurück). Wird das Verworfene gebraucht, nutze fullseye.ledger.piv_deform_pass.raw(...) oder rufe pivops.piv_deform_pass direkt auf.

• Rückgabe der Funktion: (flow, info) -> flow2d

Verwendung

1 Stufe mit Fensterdeformation. Verzerrt mit der vorhergesagten Verschiebung zuerst die Bilder selbst und korreliert erst dann.

Ganzzahliges Versetzen (shift von piv_cross_correlate) setzt voraus, dass die Verschiebung im Fenster konstant ist. In Feldern wie Rotation oder Scherung, in denen sich die Verschiebung innerhalb des Fensters ändert, bricht der Korrelationsgipfel zusammen; daher werden die 2 Bilder vor der Korrelation jeweils um die halbe Vorhersage gegenläufig verzerrt (Verformung mit zentralen Differenzen).

Args:

a, b: Bildpaar.

flow: vorhergesagte Verschiebung (2, h, w) (Ausgabe von piv_multipass usw.).

info: dessen info (die Koordinaten der Fenstermitten werden benötigt).

window / overlap / peak / window_func: Einstellungen der neuen Stufe.

order: Ordnung der zur Verformung verwendeten Interpolation (3 = Spline 3. Ordnung).

Returns:

(flow (2, h', w'), info). Die gelieferte Verschiebung ist die Gesamtverschiebung in den ursprünglichen Bildkoordinaten.

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 `flow2d` als Eingabe)

piv_outlier_mask · piv_replace_outliers · piv_vorticity · piv_divergence · piv_flow_magnitude · piv_to_velocity · piv_velocity_gradient · piv_q_criterion

Gleiche Kategorie (`estimate`)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_ensemble_correlate

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

piv_deform_pass — PIV estimate op