piv_quiver — PIV visualise op

• Data kinds: flow2d → rgb

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_quiver(flow, spacing=None, scale=None, upsample=8, background=None, color=(0.08, 0.08, 0.12), width=1.5) (implementation को सीधे call करना हो तो import pivops; pivops.piv_quiver(flow, spacing=None, scale=None, upsample=8, background=None, color=(0.08, 0.08, 0.12), width=1.5), registry से लेना हो तो opspiv.get("piv_quiver"))

उपयोग

तीर वाला plot (MATLAB का quiver)। (h*upsample, w*upsample, 3) लौटाता है।

हर spacing grid इकाई पर 1 तीर, जिसका मूल grid point पर होता है और नोक origin + scale * v तक बनाई जाती है। scale छोड़ने पर सबसे लंबा तीर spacing का 0.9 गुना होता है (MATLAB की automatic scaling जैसा ही विचार, ताकि वह पड़ोसी तीर पर न चढ़े)। scale गुणक हर figure में बदल जाता है, इसलिए साथ-साथ तुलना की जाने वाली figures के लिए scale तय करें। 1 pixel से छोटे तीर नहीं बनाए जाते (बिना दिशा का बिंदु marker के रूप में पढ़ा जाएगा)।

Args:

flow: (2, h, w) (dy, dx)।

spacing: तीरों के बीच की दूरी [grid]। None देने पर लंबी भुजा पर लगभग 20।

scale: तीर की लंबाई = scale * speed [grid]।

upsample: आउटपुट गुणक (arrowheads बनाने के लिए पर्याप्त बड़ा)।

background: (h*upsample, w*upsample) या (…, 3)। None का अर्थ सफ़ेद है।

नीचे hue map (बड़ा किया गया piv_flow_to_rgbimage) या LIC बिछाया जा सकता है।

color / width: तीर का रंग (palette role name या RGB) और shaft की मोटाई [px]।

डिफ़ॉल्ट काले के निकट ink रंग है (hue map के ऊपर भी पढ़ने योग्य)।

Returns:

(h*upsample, w*upsample, 3) 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 (rgb को input के रूप में लेते हैं)

—

इसी category के (visualise)

piv_flow_to_rgbimage · piv_line_integral_convolution · piv_streamlines · 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)।*

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