piv_line_integral_convolution — PIV `visualise` op

• 資料種類:flow2d → image2d

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_line_integral_convolution(flow, length=12, upsample=4, seed=0)(要直接呼叫實作,import pivops; pivops.piv_line_integral_convolution(flow, length=12, upsample=4, seed=0);從台帳取用則 opspiv.get("piv_line_integral_convolution"))

用法

線積分卷積(LIC)—— 沿流動方向模糊白雜訊而得的紋理影像。

向量箭頭畫密了會擠成一團，畫疏了會漏看結構。LIC 逐像素 沿流線平均雜訊，因此不需要選擇密度。方向資訊會遺失(不區分前後)，所以想看旋轉方向時，請與箭頭圖或色相圖併用。

Args:

flow: (2, h, w)。

length: 沿流線積分的單側步數。越長越平滑，但

在渦核這類曲率大之處結構會被拉長而失真。

upsample: 輸出的解析度倍數(網格較粗，先放大再積分)。

seed: 白雜訊的種子。

Returns:

(h * upsample, w * upsample) float64，值域 [0, 1]。

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

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image2d` 作為輸入)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_deform_pass · strain_from_displacement · correlation_quality · speckle_quality

同類別(`visualise`)

piv_flow_to_rgbimage · piv_streamlines · piv_quiver · piv_streamline_image

*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_line_integral_convolution — PIV visualise op

用法