field op• Data kinds: flow2d → image2d
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_q_criterion(flow, spacing=1.0) (implementation को सीधे call करना हो तो import pivops; pivops.piv_q_criterion(flow, spacing=1.0), registry से लेना हो तो opspiv.get("piv_q_criterion"))
Q criterion -tr(J^2)/2। जहाँ rotation strain से अधिक होता है वहाँ यह धनात्मक होता है।
केवल vorticity देखने पर shear layers भी चमक उठती हैं (laminar flow का दीवार के पास वाला region vortex जैसा दिखता है), इसलिए vortices निकालने के लिए इसे इस्तेमाल करें। Closed form (analytic fields सीधे देकर measured):
• rigid-body rotation ω=0.01 → +1.0e-4 (= ω^2)
• uniform expansion s=0.01 → -1.0e-4 (= -s^2)
• simple shear g=0.02 → 0.0 (shear vortex नहीं है यही मुख्य बात है)
★ यह ऐसी मात्रा है जिसे threshold चाहिए। केवल Q > 0 धुंधले regions को भी उठा लेता है, इसलिए जो vortex visualisation यह नहीं बताता कि threshold कैसे चुना गया, वह इस संभावना को छिपाता है कि तस्वीर की सुंदरता threshold का परिणाम है। Threshold बदलने पर area का बदलाव साथ में report करें।
• piv_displacement family guide
• 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।
• piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py
image2d को input के रूप में लेते हैं)piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_deform_pass · strain_from_displacement · correlation_quality · speckle_quality
field)piv_vorticity · piv_divergence · piv_flow_magnitude · piv_to_velocity · piv_velocity_gradient · piv_swirling_strength · piv_strain_rate
*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)।*
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