piv_line_integral_convolution — PIV `visualise` op

• 数据种类:flow2d → image2d

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_line_integral_convolution(flow, length=12, upsample=4, seed=0)(要直接调用实现,import pivops; pivops.piv_line_integral_convolution(flow, length=12, upsample=4, seed=0);从台账取用则 opspiv.get("piv_line_integral_convolution"))

用法

线积分卷积(LIC)—— 沿流动方向模糊白噪声而得的纹理图像。

向量箭头画密了会挤成一团，画疏了会漏看结构。LIC 逐像素 沿流线平均噪声，因此不需要选择密度。方向信息会丢失(不区分前后)，所以想看旋转方向时，请与箭头图或色相图并用。

Args:

flow: (2, h, w)。

length: 沿流线积分的单侧步数。越长越平滑，但

在涡核这类曲率大的地方结构会被拉长而变得失真。

upsample: 输出的分辨率倍数(网格较粗，先放大再积分)。

seed: 白噪声的种子。

Returns:

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

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 `image2d` 作为输入)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_deform_pass · strain_from_displacement · correlation_quality · speckle_quality

同类别(`visualise`)

piv_flow_to_rgbimage · piv_streamlines · piv_quiver · piv_streamline_image

*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_line_integral_convolution — PIV visualise op

用法