piv_deform_pass — PIV `estimate` op

• 데이터 종류: image2d × image2d × flow2d → flow2d

• 호출: 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)(구현을 직접 호출하려면 import pivops; pivops.piv_deform_pass(a, b, flow, info, window=32, overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', order=3), 원장에서 가져오려면 opspiv.get("piv_deform_pass"))

• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.piv_deform_pass(...) 는 선언된 out 형 flow2d 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.piv_deform_pass.raw(...) 를 쓰거나 pivops.piv_deform_pass 를 직접 호출하세요.

• 실제 반환: (flow, info) -> flow2d

사용법

창 변형이 붙은 1단. 예측 변위로 영상 자체를 왜곡한 뒤에 상관을 구한다.

정수 어긋내기(piv_cross_correlate의 shift)는 창 안에서 변위가일정하다는 가정을 둔다. 회전이나 전단처럼 창 안에서 변위가 변하는 장에서는상관 피크가 뭉개지므로, 2장을 예측의 절반씩 반대 방향으로 왜곡한 뒤 상관을 취한다(중앙 차분의 변형).

Args:

a, b: 이미지 쌍.

flow: 예측 변위 (2, h, w)(piv_multipass 등의 출력).

info: 그 info(창 중심의 좌표가 필요하다).

window / overlap / peak / window_func: 새로운 단의 설정.

order: 변형에 쓰는 보간의 차수(3 = 3차 스플라인).

Returns:

(flow (2, h', w'), info). 반환되는 변위는 원래 이미지 좌표에서의 총변위.

자세한 사용 가이드

• piv_displacement 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`flow2d` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`estimate`)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_ensemble_correlate

*Provenance: pivops.py — PIV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

piv_deform_pass — PIV estimate op

사용법