estimate op• Data kinds: image2d × image2d → flow2d
• Call: 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) (implementation को सीधे call करना हो तो 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), registry से लेना हो तो opspiv.get("piv_multipass"))
• Ledger के ज़रिए return value: fullseye.ledger.piv_multipass(...) केवल घोषित out type flow2d का value लौटाता है (मूल function सहायक जानकारी भी लौटाता है)। जो हिस्सा छोड़ दिया गया है उसकी ज़रूरत हो तो fullseye.ledger.piv_multipass.raw(...) का उपयोग करें, या pivops.piv_multipass को सीधे call करें।
• मूल function का return: (flow, info) -> flow2d
मोटी window से बारीक window तक चरण घटाने वाला multi-pass PIV। (flow, info) लौटाता है।
हर pass का परिणाम अगले pass के अनुमानित displacement के रूप में इस्तेमाल होता है (2nd image की window integer मात्रा से खिसकाई जाती है)। Passes के बीच outliers हटाना और भरना जानबूझकर है —— अगर गलत vector को जैसे का तैसा prediction में इस्तेमाल किया जाए, तो वह window अगले pass में भी गलत ही बंद रहती है।
Args:
a, b: image pair।
windows: घटते आकार में windows का sequence। हर pass को पिछले का गुणज होना ज़रूरी नहीं,
लेकिन चूँकि grid बदलता है, prediction nearest neighbour से स्थानांतरित किया जाता है।
overlap / peak / window_func: piv_cross_correlate के समान।
outlier_threshold: passes के बीच normalised median test का threshold। None इसे बंद करता है।
Returns:
अंतिम pass का (flow, info)। info["passes"] में हर pass का window size होता है।
• piv_displacement family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• 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
flow2d को input के रूप में लेते हैं)piv_deform_pass · piv_outlier_mask · piv_replace_outliers · piv_vorticity · piv_divergence · piv_flow_magnitude · piv_to_velocity · piv_velocity_gradient
estimate)piv_cross_correlate · piv_deform_pass · piv_ensemble_correlate
*Provenance: pivops.py — PIV operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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