stream_flux_read — DRIVE `scoop` op

• Datenarten: any × scalar × scalar → table

• Aufruf: 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' (die Implementierung direkt: 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'; aus dem Register: opsdrive.get("stream_flux_read"))

Verwendung

Liest den Strom [Teilchen/s] (und den Massenstrom) aus der Frame-Folge des Stroms — die Geschwindigkeit per PIV (Median über alle Frame-Paare von pivops.piv_cross_correlate), die Teilchen-Liniendichte λ durch Umkehrung des Booleschen Modells auf dem zeitgemittelten Bedeckungsgrad (stream_areal_density) mit Integration quer zum Strom, und den Strom λ v.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

band_rows = 測る行の中心の列(None なら PIV の窓の行中心を全部)。各帯は band_px 行の平均。速さは流れの向き(行が増える向き)の成分を、PIV の窓の行の間で線形に補間し、列は被覆率の重みで平均する。

返り: rows、v_px(px/コマ)、v(px/s)、lam(個/px)、flux(個/s)、flux_naive(素朴な c/(πr²))、flux_mean、flux_spread(帯の間の (max − min)/平均 = 流量の連続の検査)、mass_flux(particle_mass を与えたとき)、valid_fraction(PIV の有限な窓の割合)、c_max_seen、n_crossed_est(記録の間に各帯を横切った粒の推定数 flux·T)、rel_err_poisson(1/√n、粒の数え上げの揺らぎ)、reliable(全帯で n ≥ min_crossings)。粒が少ないと流量は数え上げの揺らぎそのもの(1 帯を横切る粒が 2 個なら ±70 %)—— reliable=False で知らせる。Raises ValueError: コマが 2 未満 / 形が揃わない / PIV の有限な窓が min_valid 未満(粒が少なすぎて速さが読めない —— 壊れる場所)/ 帯が像の外 / 飽和。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_powder_scoop_pour — py -3.11 examples/poc_powder_scoop_pour.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

Gleiche Kategorie (`scoop`)

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*Provenance: scoop.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

stream_flux_read — DRIVE scoop op