piv_flow_to_rgbimage — PIV visualise op

• Data kinds: flow2d → rgb

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_flow_to_rgbimage(flow, scale=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import pivops; pivops.piv_flow_to_rgbimage(flow, scale=None), registry से लेना हो तो opspiv.get("piv_flow_to_rgbimage"))

उपयोग

hue = दिशा, brightness = speed वाला मानक flow visualisation। (h, w, 3) लौटाता है।

reprconv.flow_to_rgbimage का 2-D संस्करण (वह 3-D scene flow (3, D, H, W) के लिए समर्पित है, और समतल flow को shape के आधार पर अस्वीकार कर देता है)।

hue-wheel legend को हमेशा figure में साथ ही बना दें —— जो flow figure यह नहीं बताता कि रंगों का अर्थ क्या है, वह केवल सुंदर दिखता है और पढ़ा नहीं जा सकता। scale छोड़ने पर अधिकतम गति से normalise किया जाता है, इसलिए रंगों का अर्थ हर figure में बदल जाता है। कई figures को साथ-साथ रखते समय इसे स्पष्ट रूप से तय करें।

Args:

flow: (2, h, w)।

scale: brightness 1.0 के समकक्ष गति [px]। None अधिकतम मान का उपयोग करता है।

Returns:

(h, w, 3) float64, range [0, 1]।

उपयोग की विस्तृत guide

• piv_displacement family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (rgb को input के रूप में लेते हैं)

—

इसी category के (visualise)

piv_line_integral_convolution · piv_streamlines · piv_quiver · piv_streamline_image

*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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