piv_multipass — PIV `estimate` op

• 数据种类:image2d × image2d → flow2d

• 调用: 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)(要直接调用实现,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);从台账取用则 opspiv.get("piv_multipass"))

• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.piv_multipass(...) 只返回声明的 out 类型 flow2d 的值(底层函数还会返回辅助信息)。需要被丢弃的部分时,使用 fullseye.ledger.piv_multipass.raw(...),或直接调用 pivops.piv_multipass。

• 底层返回: (flow, info) -> flow2d

用法

从粗窗口逐级降到细窗口的多级 PIV。返回 (flow, info)。

把每一级的结果用作下一级的预测位移(把第 2 幅的窗口错开整数量)。在级与级之间剔除并填补离群值是有意为之 —— 若把偏离的向量直接用作预测，该窗口在下一级也会一直偏离、被固定住。

Args:

a, b: 图像对。

windows: 由大到小的窗口序列。各级与前一级不必是倍数关系，

但网格会改变，因此预测用最近邻重新映射。

overlap / peak / window_func: 与 piv_cross_correlate 相同。

outlier_threshold: 级间归一化中位数检验的阈值。None 为禁用。

Returns:

最后一级的 (flow, info)。info["passes"] 中为各级的窗口大小。

详细使用指南

• piv_displacement 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• 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

类型可衔接的下一个算子(可接受 `flow2d` 作为输入)

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

同类别(`estimate`)

piv_cross_correlate · piv_deform_pass · piv_ensemble_correlate

*Provenance: pivops.py — PIV 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

piv_multipass — PIV estimate op

用法