assess op• Data kinds: flow2d × flow2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_error_stats(flow, truth, trim=1) (implementation को सीधे call करना हो तो import pivops; pivops.piv_error_stats(flow, truth, trim=1), registry से लेना हो तो opspiv.get("piv_error_stats"))
ground truth से अंतर का विवरण। bias और बिखराव को अलग-अलग लौटाता है।
इनमें से केवल एक को report करने से systematic offset वाला implementation "error 0.3 px" के रूप में पास हो जाता है। Bias (औसत error) और बिखराव (standard deviation) अलग-अलग कारणों की ओर इशारा करते हैं।
Args:
flow: अनुमान (2, h, w)।
truth: उसी grid पर ground truth (2, h, w) (piv_sample_at_windows का return)।
trim: बाहरी किनारे से हटाए गए grid cells की संख्या। जब window image के किनारे को छूता है तो correlation गिरता है, इसलिए
डिफ़ॉल्ट रूप से 1 ring हटाई जाती है। 0 का अर्थ पूरा grid है।
Returns:
dict: bias_dy / bias_dx / std_dy / std_dx / rms
(2 components को मिलाकर root mean square) / median_abs / p95_abs /
n_valid / n_total।
• piv_displacement family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• 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
table को input के रूप में लेते हैं)—
assess)piv_sample_at_windows · piv_peak_locking · piv_time_statistics
*Provenance: pivops.py — PIV operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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