piv_error_stats — PIV `assess` op

• 数据种类:flow2d × flow2d → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_error_stats(flow, truth, trim=1)(要直接调用实现,import pivops; pivops.piv_error_stats(flow, truth, trim=1);从台账取用则 opspiv.get("piv_error_stats"))

用法

与真值之差的分解。将偏差与离散分开返回。

只给出其中之一，系统性偏移的实现就会以“误差 0.3 px”的身份蒙混过关。偏差(平均误差)和离散(标准差)指向不同的原因。

Args:

flow: 估计 (2, h, w)。

truth: 同一网格的真值 (2, h, w)(piv_sample_at_windows 的返回)。

trim: 从外周去掉的网格数。窗口碰到图像边缘时相关会下降，因此

默认去掉 1 圈。0 为全部网格。

Returns:

dict: bias_dy / bias_dx / std_dy / std_dx / rms

(2 个分量合并的均方根) / median_abs / p95_abs /

n_valid / n_total。

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

• 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

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

—

同类别(`assess`)

piv_sample_at_windows · piv_peak_locking · piv_time_statistics

*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_error_stats — PIV assess op

用法