piv_error_stats — PIV `assess` op

• 資料種類:flow2d × flow2d → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_error_stats(flow, truth, trim=1)(要直接呼叫實作,import pivops; pivops.piv_error_stats(flow, truth, trim=1);從台帳取用則 opspiv.get("piv_error_stats"))

用法

與真值之差的分解。將偏差與離散分開回傳。

只給出其中之一，系統性偏移的實作就會以「誤差 0.3 px」的身分矇混過關。偏差(平均誤差)與離散(標準差)指向不同的原因。

Args:

flow: 估計 (2, h, w)。

truth: 同一網格的真值 (2, h, w)(piv_sample_at_windows 的回傳)。

trim: 從外周去掉的網格數。窗口碰到影像邊緣時相關會下降，因此

預設去掉 1 圈。0 為全部網格。

Returns:

dict: bias_dy / bias_dx / std_dy / std_dx / rms

(2 個分量合併的均方根) / median_abs / p95_abs /

n_valid / n_total。

詳細使用指南

• piv_displacement 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• 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_river_surface_velocity — py -3.11 examples/poc_river_surface_velocity.py

• poc_strain_history — py -3.11 examples/poc_strain_history.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

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同類別(`assess`)

piv_sample_at_windows · piv_peak_locking · piv_time_statistics

*Provenance: pivops.py — PIV 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

piv_error_stats — PIV assess op

用法