visualise op• Datenarten: flow2d → image2d
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_line_integral_convolution(flow, length=12, upsample=4, seed=0) (die Implementierung direkt: import pivops; pivops.piv_line_integral_convolution(flow, length=12, upsample=4, seed=0); aus dem Register: opspiv.get("piv_line_integral_convolution"))
Line Integral Convolution (LIC) — ein Bild, dessen Muster entlang der Strömung verwischtes weißes Rauschen ist.
Vektorpfeile verklumpen, wenn sie dicht sind, und verpassen Struktur, wenn sie spärlich sind. LIC mittelt Rauschen pro Pixel entlang von Stromlinien, daher ist keine Wahl der Dichte nötig. Richtungsinformation geht verloren (vorwärts und rückwärts werden nicht unterschieden), daher zum Ablesen des Drehsinns mit Pfeilen oder einer Farbtonkarte kombinieren.
Args:
flow: (2, h, w).
length: Anzahl der Schritte, die entlang der Stromlinie einseitig integriert werden. Je länger, desto glatter, aber
an Stellen großer Krümmung wie einem Wirbelkern wird die Struktur gestreckt und zur Lüge.
upsample: Auflösungsfaktor der Ausgabe (das Gitter ist grob, daher wird vor der Integration vergrößert).
seed: Startwert des weißen Rauschens.
Returns:
(h * upsample, w * upsample) float64, Wertebereich [0, 1].
• Leitfaden zur Familie piv_displacement
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py
image2d als Eingabe)piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_deform_pass · strain_from_displacement · correlation_quality · speckle_quality
visualise)piv_flow_to_rgbimage · piv_streamlines · piv_quiver · piv_streamline_image
*Provenance: pivops.py — PIV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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