piv_vorticity — PIV `field` op

• 데이터 종류: flow2d → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_vorticity(flow, spacing=1.0)(구현을 직접 호출하려면 import pivops; pivops.piv_vorticity(flow, spacing=1.0), 원장에서 가져오려면 opspiv.get("piv_vorticity"))

사용법

와도 d(dx)/dy - d(dy)/dx. 반시계 방향이 양(영상 좌표에서의 정의).

행이 아래쪽으로 증가하는 이미지 좌표에서는 수학의 xy 좌표와 위아래가 반대가 된다. 이 부호를정하지 않고 쓰면 소용돌이의 방향이 조용히 반전되므로, 정의를 docstring에 고정한다.

Args:

flow: (2, h, w).

spacing: 이웃한 벡터의 간격 [px] (info["step"]).

Returns:

(h, w). 단위는 1/프레임(spacing이 화소라면).

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_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py

• poc_tactile_dipole_torque — py -3.11 examples/poc_tactile_dipole_torque.py

• poc_what_a_picture_cannot_check — py -3.11 examples/poc_what_a_picture_cannot_check.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image2d` 를 입력으로 받는 것)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_deform_pass · strain_from_displacement · correlation_quality · speckle_quality

같은 카테고리(`field`)

piv_divergence · piv_flow_magnitude · piv_to_velocity · piv_velocity_gradient · piv_q_criterion · piv_swirling_strength · piv_strain_rate

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

piv_vorticity — PIV field op

사용법