piv_error_stats — PIV `assess` op

• Datenarten: flow2d × flow2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_error_stats(flow, truth, trim=1) (die Implementierung direkt: import pivops; pivops.piv_error_stats(flow, truth, trim=1); aus dem Register: opspiv.get("piv_error_stats"))

Verwendung

Aufschlüsselung der Abweichung von der Ground Truth. Gibt Bias und Streuung getrennt zurück.

Gibt man nur eines von beiden aus, kommt eine systematisch versetzte Implementierung als "Fehler 0.3 px" durch. Verzerrung (mittlerer Fehler) und Streuung (Standardabweichung) weisen auf verschiedene Ursachen hin.

Args:

flow: Schätzung (2, h, w).

truth: Ground Truth auf demselben Gitter (2, h, w) (Rückgabe von piv_sample_at_windows).

trim: Anzahl der vom äußeren Rand entfernten Gitterzellen. Berührt ein Fenster den Bildrand, sinkt die Korrelation, daher

wird per Default 1 Ring entfernt. 0 heißt das ganze Gitter.

Returns:

dict: bias_dy / bias_dx / std_dy / std_dx / rms

(quadratisches Mittel der 2 Komponenten zusammen) / median_abs / p95_abs /

n_valid / n_total.

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

• piv_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py

• poc_river_surface_velocity — py -3.11 examples/poc_river_surface_velocity.py

• poc_strain_history — py -3.11 examples/poc_strain_history.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`assess`)

piv_sample_at_windows · piv_peak_locking · piv_time_statistics

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

piv_error_stats — PIV assess op