validate op• Data kinds: flow2d × mask → flow2d
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_replace_outliers(flow, mask, method='median') (implementation को सीधे call करना हो तो import pivops; pivops.piv_replace_outliers(flow, mask, method='median'), registry से लेना हो तो opspiv.get("piv_replace_outliers"))
outlier को आस-पास से भरता है। method="nan" होने पर भरे बिना missing चिह्नित करता है।
भरने की कीमत यह है कि भरी गई जगहों को मापी गई जगहों से अलग नहीं पहचाना जा सकता, इसलिए यह माना जाता है कि caller यह कि भराई कहाँ हुई mask के रूप में रखता है (यह op mask नहीं लौटाता —— यह इनपुट के रूप में मिलने वाली चीज़ है)।
• 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_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py
• poc_river_surface_velocity — py -3.11 examples/poc_river_surface_velocity.py
flow2d को input के रूप में लेते हैं)piv_deform_pass · piv_outlier_mask · piv_vorticity · piv_divergence · piv_flow_magnitude · piv_to_velocity · piv_velocity_gradient · piv_q_criterion
validate)*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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