piv_ensemble_correlate — PIV `estimate` op

• 資料種類:images → flow2d

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_ensemble_correlate(images, window=32, overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', normalize='overlap', search_limit=0.25)(要直接呼叫實作,import pivops; pivops.piv_ensemble_correlate(images, window=32, overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', normalize='overlap', search_limit=0.25);從台帳取用則 opspiv.get("piv_ensemble_correlate"))

• 經台帳呼叫的回傳值: fullseye.ledger.piv_ensemble_correlate(...) 只回傳宣告的 out 型別 flow2d 的值(底層函式還會回傳輔助資訊)。需要被捨棄的部分時,請用 fullseye.ledger.piv_ensemble_correlate.raw(...),或直接呼叫 pivops.piv_ensemble_correlate。

• 底層回傳: (flow, info) -> flow2d

用法

將相關圖相加之後再尋找峰值(系集相關)。

粒子少、雜訊多時，逐對量測再平均得到的是偏離向量的平均。在相關階段相加，弱峰會在同一位置疊加而凸顯出來。前提是穩態流(所有對的位移相同)。

Args:

images: 2 幅以上影像的序列。使用連續的對 (k, k+1)。

window / overlap / peak / window_func / normalize / search_limit:

與 piv_cross_correlate 相同。

Returns:

(flow (2, h, w), info)。info["pairs"] 中為所用對的數量。

詳細使用指南

• piv_displacement 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py

• poc_river_surface_velocity — py -3.11 examples/poc_river_surface_velocity.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `flow2d` 作為輸入)

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

同類別(`estimate`)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_deform_pass

*Provenance: pivops.py — PIV 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

piv_ensemble_correlate — PIV estimate op

用法