piv_line_integral_convolution — PIV `visualise` op

• 데이터 종류: flow2d → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_line_integral_convolution(flow, length=12, upsample=4, seed=0)(구현을 직접 호출하려면 import pivops; pivops.piv_line_integral_convolution(flow, length=12, upsample=4, seed=0), 원장에서 가져오려면 opspiv.get("piv_line_integral_convolution"))

사용법

선적분 컨볼루션(LIC) —— 흐름을 따라 백색 잡음을 흐리게 한 무늬의 영상.

벡터의 화살표는 촘촘하게 하면 뭉개지고, 성기게 하면 구조를 놓친다. LIC는 화소마다 유선을 따라 잡음을 평균하므로 밀도의 선택이 필요 없다. 방향의 정보는 떨어진다(앞뒤를 구별하지 않는다)므로, 회전 방향을 보고 싶을 때는 화살표나 색상도와 병용한다.

Args:

flow: (2, h, w).

length: 유선을 따라 적분하는 한쪽 걸음 수. 길수록 매끄러워지지만,

소용돌이의 심처럼 곡률이 큰 곳에서는 구조가 늘어나 거짓이 된다.

upsample: 출력의 해상도 배율(격자는 거칠므로 확대한 뒤 적분한다).

seed: 백색 잡음의 시드.

Returns:

(h * upsample, w * upsample) float64, 값 범위 [0, 1].

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

타입이 이어지는 다음 연산자(`image2d` 를 입력으로 받는 것)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_deform_pass · strain_from_displacement · correlation_quality · speckle_quality

같은 카테고리(`visualise`)

piv_flow_to_rgbimage · piv_streamlines · piv_quiver · piv_streamline_image

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

piv_line_integral_convolution — PIV visualise op

사용법