piv_error_stats — PIV `assess` op

• 데이터 종류: flow2d × flow2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_error_stats(flow, truth, trim=1)(구현을 직접 호출하려면 import pivops; pivops.piv_error_stats(flow, truth, trim=1), 원장에서 가져오려면 opspiv.get("piv_error_stats"))

사용법

참값과의 차이의 내역. 편향과 산포를 나누어 반환한다.

어느 한쪽만 내면, 계통적으로 어긋나 있는 구현이 "오차 0.3 px"로서통과해 버린다. 치우침(평균 오차)과 흩어짐(표준편차)은 서로 다른 원인을 가리킨다.

Args:

flow: 추정 (2, h, w).

truth: 같은 격자의 참값 (2, h, w)(piv_sample_at_windows의 반환).

trim: 바깥 둘레에서 제외하는 격자 수. 창이 이미지의 가장자리에 걸리면 상관이 떨어지므로,

기본값으로 1열만큼 떨어뜨린다. 0이면 전 격자.

Returns:

dict: bias_dy / bias_dx / std_dy / std_dx / rms

(2성분을 합친 제곱평균제곱근) / median_abs / p95_abs /

n_valid / n_total.

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

• 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

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`assess`)

piv_sample_at_windows · piv_peak_locking · piv_time_statistics

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

piv_error_stats — PIV assess op

사용법