visualise op• Data kinds: flow2d → rgb
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_streamline_image(flow, upsample=8, background=None, color=(0.08, 0.08, 0.12), width=1.5, arrows=True, **stream_kw) (implementation को सीधे call करना हो तो import pivops; pivops.piv_streamline_image(flow, upsample=8, background=None, color=(0.08, 0.08, 0.12), width=1.5, arrows=True, **stream_kw), registry से लेना हो तो opspiv.get("piv_streamline_image"))
streamline plot (MATLAB का streamslice)। (h*upsample, w*upsample, 3) लौटाता है।
Lines को piv_streamlines के evenly spaced placement से बनाया जाता है, और हर line की arc length के बीच में दिशा दिखाने वाला 1 arrowhead रखा जाता है (LIC के विपरीत, आगे और पीछे पढ़े जा सकते हैं)। Line spacing एक समान है, इसलिए line घनत्व गति को नहीं दर्शाता —— गति देखने के लिए piv_flow_magnitude या hue map को background में बिछाएँ।
Args:
flow: (2, h, w)।
upsample / background / color / width: piv_quiver के समान।
arrows: arrowheads रखने हैं या नहीं।
**stream_kw: piv_streamlines को आगे पास किए जाते हैं (separation आदि)।
Returns:
(h*upsample, w*upsample, 3) float64, range [0, 1]।
• 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
rgb को input के रूप में लेते हैं)—
visualise)piv_flow_to_rgbimage · piv_line_integral_convolution · piv_streamlines · piv_quiver
*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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