piv_line_integral_convolution — PIV visualise op

• Data kinds: flow2d → image2d

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_line_integral_convolution(flow, length=12, upsample=4, seed=0) (implementation को सीधे call करना हो तो import pivops; pivops.piv_line_integral_convolution(flow, length=12, upsample=4, seed=0), registry से लेना हो तो opspiv.get("piv_line_integral_convolution"))

उपयोग

line integral convolution (LIC) — flow के साथ white noise को धुंधला करके बने pattern की image।

Vector तीर घने होने पर आपस में गड्डमड्ड हो जाते हैं और विरल होने पर संरचना छूट जाती है। LIC noise को streamlines के साथ हर pixel पर औसत करता है, इसलिए घनत्व चुनने की आवश्यकता नहीं होती। दिशा की जानकारी खो जाती है (आगे और पीछे में अंतर नहीं होता), इसलिए घूर्णन की दिशा देखनी हो तो इसे तीरों या hue map के साथ मिलाएँ।

Args:

flow: (2, h, w)।

length: streamline के साथ एक तरफ़ integrate किए जाने वाले steps की संख्या। लंबा होने पर अधिक smooth, लेकिन

vortex core जैसी उच्च curvature वाली जगहों पर संरचना खिंच जाती है और झूठ बन जाती है।

upsample: आउटपुट का resolution गुणक (grid मोटा है, इसलिए integrate करने से पहले बड़ा किया जाता है)।

seed: white noise का seed।

Returns:

(h * upsample, w * upsample) 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 (image2d को input के रूप में लेते हैं)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_deform_pass · strain_from_displacement · correlation_quality · speckle_quality

इसी category के (visualise)

piv_flow_to_rgbimage · 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)।*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.