piv_flow_to_rgbimage — PIV `visualise` op

• 데이터 종류: flow2d → rgb

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_flow_to_rgbimage(flow, scale=None)(구현을 직접 호출하려면 import pivops; pivops.piv_flow_to_rgbimage(flow, scale=None), 원장에서 가져오려면 opspiv.get("piv_flow_to_rgbimage"))

사용법

색상 = 방향, 명도 = 속력인 표준 흐름 시각화. 반환은 (h, w, 3).

reprconv.flow_to_rgbimage의 2차원판(저쪽은 (3, D, H, W)의 3-D 장면 흐름 전용이며, 평면 흐름은 형태로 튕겨진다).

색상환 범례를 그림 쪽에 반드시 함께 구워 넣을 것 —— 색의 의미가 쓰여 있지 않은흐름 그림은 예쁠 뿐 읽을 수 없다. scale을 생략하면 최대 속력으로 정규화하므로 그림마다 색의 의미가 바뀐다. 여러 그림을 나란히 놓는다면 명시적으로 고정한다.

Args:

flow: (2, h, w).

scale: 명도 1.0에 대응하는 속력 [px]. None이면 최대값.

Returns:

(h, w, 3) float64, 값 범위 [0, 1].

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

타입이 이어지는 다음 연산자(`rgb` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`visualise`)

piv_line_integral_convolution · piv_streamlines · piv_quiver · piv_streamline_image

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

piv_flow_to_rgbimage — PIV visualise op

사용법