piv_quiver — PIV `visualise` op

• 데이터 종류: flow2d → rgb

• 호출: 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)(구현을 직접 호출하려면 import pivops; pivops.piv_quiver(flow, spacing=None, scale=None, upsample=8, background=None, color=(0.08, 0.08, 0.12), width=1.5), 원장에서 가져오려면 opspiv.get("piv_quiver"))

사용법

화살표 그림(MATLAB의 quiver). 반환은 (h*upsample, w*upsample, 3).

spacing 격자마다 1개, 시점을 격자점에 두고 끝을 시점 + scale * v 로 긋는다. scale을 생략하면 가장 긴 화살표가 간격의 0.9배가 된다(MATLAB의자동 배율과 같은 사고방식으로, 이웃 화살표와 겹치지 않는다). 배율은 그림마다 바뀌므로, 나란히 비교하는 그림에서는 scale을 고정한다. 길이가 1 화소에 못 미치는화살표는 그리지 않는다(방향이 없는 점은 표시로 읽힌다).

Args:

flow: (2, h, w)(dy, dx).

spacing: 화살표의 간격 [격자]. None이면 긴 변에 약 20개.

scale: 화살표의 길이 = scale * 속력 [격자].

upsample: 출력의 배율(화살촉을 그릴 수 있는 크기로 한다).

background: (h*upsample, w*upsample) 또는 (…, 3). None이면 흰색.

색상도(piv_flow_to_rgbimage를 확대한 것)나 LIC를 깔 수 있다.

color / width: 화살표의 색(palette의 역할 이름 또는 RGB)과 축의 굵기 [px].

기본값은 검정에 가까운 먹색(색상도를 깔아도 읽을 수 있다).

Returns:

(h*upsample, w*upsample, 3) float64, 값 범위 [0, 1].

자세한 사용 가이드

• piv_displacement 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`rgb` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`visualise`)

piv_flow_to_rgbimage · piv_line_integral_convolution · piv_streamlines · piv_streamline_image

*Provenance: pivops.py — PIV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

piv_quiver — PIV visualise op

사용법