piv_multipass — PIV estimate op

• Data kinds: image2d × image2d → flow2d

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_multipass(a, b, windows=(64, 32), overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', outlier_threshold=2.0, normalize='overlap', search_limit=0.25) (implementation को सीधे call करना हो तो import pivops; pivops.piv_multipass(a, b, windows=(64, 32), overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', outlier_threshold=2.0, normalize='overlap', search_limit=0.25), registry से लेना हो तो opspiv.get("piv_multipass"))

• Ledger के ज़रिए return value: fullseye.ledger.piv_multipass(...) केवल घोषित out type flow2d का value लौटाता है (मूल function सहायक जानकारी भी लौटाता है)। जो हिस्सा छोड़ दिया गया है उसकी ज़रूरत हो तो fullseye.ledger.piv_multipass.raw(...) का उपयोग करें, या pivops.piv_multipass को सीधे call करें।

• मूल function का return: (flow, info) -> flow2d

• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)

उपयोग

मोटी window से बारीक window तक चरण घटाने वाला multi-pass PIV। (flow, info) लौटाता है।

प्रत्येक चरण के परिणाम को अगले चरण के लिए अनुमानित विस्थापन के रूप में उपयोग करें (एक पूर्णांक राशि द्वारा दूसरी विंडो को स्थानांतरित करना)। यह जानबूझकर आउटलेर्स को हटाने और पंक्तियों के बीच की जगह को भरने के लिए है - आउटलेर्स वैक्टर का उपयोग भविष्यवाणियों के रूप में किया जाता है। उपयोग करने पर, विंडो अगले चरण पर अपनी जगह पर बनी रहेगी।

तर्क:

ए, बी: छवि जोड़ी।

विंडोज़: घटते क्रम में विंडोज़ की एक पंक्ति। प्रत्येक चरण का पिछले चरण का गुणज होना ज़रूरी नहीं है, लेकिन

चूंकि ग्रिड बदलता है, इसलिए भविष्यवाणियों को निकटतम पड़ोसियों से बदल दिया जाता है।

ओवरलैप/पीक/विंडो_फंक: piv_cross_correlate के समान।

आउटलेयर_थ्रेशोल्ड: चरणों के बीच सामान्यीकृत माध्यिका परीक्षण के लिए सीमा। कोई नहीं के साथ अक्षम।

सामान्यीकरण: प्रत्येक चरण में क्रॉस-सहसंबंध के लिए सामान्यीकरण विधि।

search_limit: अनुमानित स्थिति से खोजने के लिए विंडो की चौड़ाई का प्रतिशत।

रिटर्न:

अंतिम चरण (प्रवाह, जानकारी)। info["passes"] में विंडोज़ की प्रत्येक पंक्ति का आकार।

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

• piv_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py

• poc_strain_history — py -3.11 examples/poc_strain_history.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (flow2d को input के रूप में लेते हैं)

piv_deform_pass · piv_outlier_mask · piv_replace_outliers · piv_vorticity · piv_divergence · piv_flow_magnitude · piv_to_velocity · piv_velocity_gradient

इसी category के (estimate)

piv_cross_correlate · piv_deform_pass · piv_ensemble_correlate

*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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