piv_multipass — PIV `estimate` op

• Datenarten: image2d × image2d → flow2d

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_multipass(a, b, windows=(64, 32), overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', outlier_threshold=2.0, normalize='overlap', search_limit=0.25) (die Implementierung direkt: import pivops; pivops.piv_multipass(a, b, windows=(64, 32), overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', outlier_threshold=2.0, normalize='overlap', search_limit=0.25); aus dem Register: opspiv.get("piv_multipass"))

• Rückgabewert über das Register: fullseye.ledger.piv_multipass(...) liefert nur den Wert des deklarierten Out-Typs flow2d (die zugrunde liegende Funktion gibt zusätzlich Hilfsinformationen zurück). Wird das Verworfene gebraucht, nutze fullseye.ledger.piv_multipass.raw(...) oder rufe pivops.piv_multipass direkt auf.

• Rückgabe der Funktion: (flow, info) -> flow2d

Verwendung

Mehrstufiges PIV, das von groben zu feinen Fenstern herabstuft. Rückgabe: (flow, info).

Das Ergebnis jeder Stufe wird als vorhergesagte Verschiebung der nächsten Stufe verwendet (das Fenster des 2. Bildes wird um den ganzzahligen Betrag versetzt). Ausreißer zwischen den Stufen zu entfernen und aufzufüllen ist Absicht —— wird ein falscher Vektor unverändert für die Vorhersage verwendet, bleibt dieses Fenster auch in der nächsten Stufe falsch und festgefahren.

Args:

a, b: Bildpaar.

windows: Fensterfolge in absteigender Größe. Jede Stufe muss kein Vielfaches der vorigen sein,

da sich aber das Gitter ändert, wird die Vorhersage per nächstem Nachbarn übertragen.

overlap / peak / window_func: wie piv_cross_correlate.

outlier_threshold: Schwelle des normierten Median-Tests zwischen den Stufen. None deaktiviert ihn.

Returns:

(flow, info) der letzten Stufe. info["passes"] enthält die Fenstergröße jeder Stufe.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie piv_displacement

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• 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_strain_history — py -3.11 examples/poc_strain_history.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `flow2d` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`estimate`)

piv_cross_correlate · piv_deform_pass · piv_ensemble_correlate

*Provenance: pivops.py — PIV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

piv_multipass — PIV estimate op