scoop op• 数据种类:any × scalar × scalar → table
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.stream_flux_read(frames, dt: 'float', radius_px: 'float', *, band_rows=None, band_px: 'int' = 9, window: 'int' = 32, particle_mass: 'float | None' = None, c_max: 'float' = 0.95, min_valid: 'float' = 0.3, min_crossings: 'float' = 30.0) -> 'dict'(要直接调用实现,import scoop; scoop.stream_flux_read(frames, dt: 'float', radius_px: 'float', *, band_rows=None, band_px: 'int' = 9, window: 'int' = 32, particle_mass: 'float | None' = None, c_max: 'float' = 0.95, min_valid: 'float' = 0.3, min_crossings: 'float' = 30.0) -> 'dict';从台账取用则 opsdrive.get("stream_flux_read"))
从流的帧序列读取流量 [个/s] (及质量流量) —— 速度用 PIV(pivops.piv_cross_correlate 全部帧对的中位数)，颗粒线密度 λ 为对时间平均覆盖率做 Boolean 模型反解(stream_areal_density)后横向积分所得，流量为 λ v。
band_rows = 要测量的带的中心行(None 则为 PIV 窗口的全部行中心)。每个带为 band_px 行的平均。速度取沿流动方向(行增加的方向)的分量,在 PIV 窗口的行之间线性插值,列按覆盖率加权平均。
返回:rows、v_px(px/帧)、v(px/s)、lam(颗/px)、flux(颗/s)、flux_naive(朴素的 c/(πr²))、flux_mean、flux_spread(带间的 (max − min)/平均 = 流量连续性的检查)、mass_flux(给定 particle_mass 时)、valid_fraction(PIV 有限窗口的比例)、c_max_seen、n_crossed_est(记录期间穿过各带的颗粒估计数 flux·T)、rel_err_poisson(1/√n,颗粒计数的涨落)、reliable(所有带中 n ≥ min_crossings)。颗粒少时,流量就是计数涨落本身(穿过 1 个带的颗粒为 2 个时 ±70 %)—— 以 reliable=False 告知。Raises ValueError:帧数少于 2 / 形状不一致 / PIV 有限窗口少于 min_valid(颗粒太少无法读出速度 —— 失效之处)/ 带在图像之外 / 饱和。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_powder_scoop_pour — py -3.11 examples/poc_powder_scoop_pour.py
table 作为输入)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
scoop)spoon_bowl_volume · scoop_synth_side · revolution_volume_side · two_view_volume · scoop_volume_read · scoop_count · scoop_image_limit · tilt_wedge_retained
*Provenance: scoop.py — DRIVE 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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