piv_multipass — PIV `estimate` op

• 資料種類:image2d × image2d → flow2d

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_multipass(a, b, windows=(64, 32), overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', outlier_threshold=2.0, normalize='overlap', search_limit=0.25)(要直接呼叫實作,import pivops; pivops.piv_multipass(a, b, windows=(64, 32), overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', outlier_threshold=2.0, normalize='overlap', search_limit=0.25);從台帳取用則 opspiv.get("piv_multipass"))

• 經台帳呼叫的回傳值: fullseye.ledger.piv_multipass(...) 只回傳宣告的 out 型別 flow2d 的值(底層函式還會回傳輔助資訊)。需要被捨棄的部分時,請用 fullseye.ledger.piv_multipass.raw(...),或直接呼叫 pivops.piv_multipass。

• 底層回傳: (flow, info) -> flow2d

用法

從粗視窗逐級降到細視窗的多級 PIV。回傳 (flow, info)。

把每一段的結果用作下一段的預測位移(把第 2 幅的窗口錯開整數量)。在段與段之間剔除並填補離群值是有意為之 —— 若把偏離的向量直接用作預測，該窗口在下一段也會一直偏離、被固定住。

Args:

a, b: 影像對。

windows: 由大到小的窗口序列。各段與前一段不必是倍數關係，

但網格會改變，因此預測以最近鄰重新映射。

overlap / peak / window_func: 與 piv_cross_correlate 相同。

outlier_threshold: 段間正規化中位數檢定的閾值。None 為停用。

Returns:

最後一段的 (flow, info)。info["passes"] 中為各段的窗口大小。

詳細使用指南

• piv_displacement 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• 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_strain_history — py -3.11 examples/poc_strain_history.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `flow2d` 作為輸入)

piv_deform_pass · piv_outlier_mask · piv_replace_outliers · piv_vorticity · piv_divergence · piv_flow_magnitude · piv_to_velocity · piv_velocity_gradient

同類別(`estimate`)

piv_cross_correlate · piv_deform_pass · piv_ensemble_correlate

*Provenance: pivops.py — PIV 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

piv_multipass — PIV estimate op

用法