piv_ensemble_correlate — PIV `estimate` op

• 数据种类:images → flow2d

• 调用: 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)(要直接调用实现,import pivops; pivops.piv_ensemble_correlate(images, window=32, overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', normalize='overlap', search_limit=0.25);从台账取用则 opspiv.get("piv_ensemble_correlate"))

• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.piv_ensemble_correlate(...) 只返回声明的 out 类型 flow2d 的值(底层函数还会返回辅助信息)。需要被丢弃的部分时,使用 fullseye.ledger.piv_ensemble_correlate.raw(...),或直接调用 pivops.piv_ensemble_correlate。

• 底层返回: (flow, info) -> flow2d

用法

将相关图相加之后再寻找峰值(集成相关)。

粒子少、噪声多时，逐对测量再平均得到的是偏离向量的平均。在相关阶段相加，弱峰会在同一位置叠加而凸显出来。前提是定常流(所有对的位移相同)。

Args:

images: 2 幅以上图像的序列。使用连续的对 (k, k+1)。

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

与 piv_cross_correlate 相同。

Returns:

(flow (2, h, w), info)。info["pairs"] 中为所用对的数量。

详细使用指南

• piv_displacement 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• 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

类型可衔接的下一个算子(可接受 `flow2d` 作为输入)

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

同类别(`estimate`)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_deform_pass

*Provenance: pivops.py — PIV 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

piv_ensemble_correlate — PIV estimate op

用法