piv_ensemble_correlate — PIV `estimate` op

• 데이터 종류: images → flow2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_ensemble_correlate(images, window=32, overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', normalize='overlap', search_limit=0.25)(구현을 직접 호출하려면 import pivops; pivops.piv_ensemble_correlate(images, window=32, overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', normalize='overlap', search_limit=0.25), 원장에서 가져오려면 opspiv.get("piv_ensemble_correlate"))

• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.piv_ensemble_correlate(...) 는 선언된 out 형 flow2d 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.piv_ensemble_correlate.raw(...) 를 쓰거나 pivops.piv_ensemble_correlate 를 직접 호출하세요.

• 실제 반환: (flow, info) -> flow2d

사용법

상관 맵을 더한 뒤에 피크를 찾는다(앙상블 상관).

입자가 적거나 잡음이 많은 경우, 1쌍씩 재서 평균하면 벗어난 벡터의평균이 된다. 상관 단계에서 더하면 약한 피크가 같은 곳에 쌓여솟아오른다. 정상류(모든 쌍에서 변위가 같음)가 전제.

Args:

images: 2장 이상의 이미지 열. 연속하는 쌍 (k, k+1)을 사용한다.

window / overlap / peak / window_func / normalize / search_limit:

piv_cross_correlate와 같다.

Returns:

(flow (2, h, w), info). info["pairs"]에 사용한 쌍의 수.

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_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py

• poc_river_surface_velocity — py -3.11 examples/poc_river_surface_velocity.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`flow2d` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`estimate`)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_deform_pass

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

piv_ensemble_correlate — PIV estimate op

사용법