estimate op• 데이터 종류: image2d × image2d → flow2d
• 호출: 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)(구현을 직접 호출하려면 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), 원장에서 가져오려면 opspiv.get("piv_multipass"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.piv_multipass(...) 는 선언된 out 형 flow2d 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.piv_multipass.raw(...) 를 쓰거나 pivops.piv_multipass 를 직접 호출하세요.
• 실제 반환: (flow, info) -> flow2d
거친 창에서 세밀한 창으로 단계를 낮춰 가는 다단 PIV. 반환값은 (flow, info).
각 단의 결과를 다음 단의 예측 변위로 사용한다(정수량만큼 2번째 장의 창을 어긋나게 한다). 단 사이에서 이상값을 제거하고 메우는 것은 의도적이다 —— 벗어난 벡터를 그대로 예측에쓰면, 그 창은 다음 단에서도 벗어난 채로 고정된다.
Args:
a, b: 이미지 쌍.
windows: 큰 순서의 창 열. 각 단은 전단의 배수 관계가 아니어도 되지만,
격자가 바뀌므로 예측은 최근접으로 옮겨 싣는다.
overlap / peak / window_func: piv_cross_correlate와 같다.
outlier_threshold: 단 사이의 정규화 중앙값 검정의 임계값. None이면 무효.
Returns:
최종 단의 (flow, info). info["passes"]에 각 단의 창 크기.
• 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.
• 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 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.