piv_deform_pass — PIV `estimate` op

• 数据种类:image2d × image2d × flow2d → flow2d

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_deform_pass(a, b, flow, info, window=32, overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', order=3)(要直接调用实现,import pivops; pivops.piv_deform_pass(a, b, flow, info, window=32, overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', order=3);从台账取用则 opspiv.get("piv_deform_pass"))

• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.piv_deform_pass(...) 只返回声明的 out 类型 flow2d 的值(底层函数还会返回辅助信息)。需要被丢弃的部分时,使用 fullseye.ledger.piv_deform_pass.raw(...),或直接调用 pivops.piv_deform_pass。

• 底层返回: (flow, info) -> flow2d

用法

带窗口变形的 1 级。先用预测位移使图像本身变形之后再求相关。

整数错开(piv_cross_correlate 的 shift)假定窗口内位移恒定。在旋转或剪切这类窗口内位移变化的场中，相关峰会被压扁，因此先把 2 幅按预测的一半分别反向扭曲再做相关(中心差分变形)。

Args:

a, b: 图像对。

flow: 预测位移 (2, h, w)(piv_multipass 等的输出)。

info: 它的 info(需要窗口中心的坐标)。

window / overlap / peak / window_func: 新一级的设置。

order: 变形所用插值的阶数(3 = 3 次样条)。

Returns:

(flow (2, h', w'), info)。返回的位移是原图像坐标下的总位移。

详细使用指南

• piv_displacement 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 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。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `flow2d` 作为输入)

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

同类别(`estimate`)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_ensemble_correlate

*Provenance: pivops.py — PIV 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

piv_deform_pass — PIV estimate op

用法