assess op• Data kinds: flow2d → flow2d
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_sample_at_windows(field, info) (implementation को सीधे call करना हो तो import pivops; pivops.piv_sample_at_windows(field, info), registry से लेना हो तो opspiv.get("piv_sample_at_windows"))
हर pixel वाले field (2, H, W) को window केंद्रों के grid पर उतारता है (nearest neighbor)।
ground truth pixel resolution पर बनाया जाता है, लेकिन PIV आउटपुट window grid पर होता है। तुलना से पहले, इसे उसी grid पर लाना होगा, और लाने का तरीका (nearest neighbour या window mean) error को बदल देता है। यहाँ nearest neighbour है —— window mean के साथ, gradients वाले fields में इसे PIV की अपनी smoothing से अलग करना असंभव हो जाता 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_river_surface_velocity — py -3.11 examples/poc_river_surface_velocity.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
assess)piv_error_stats · piv_peak_locking · piv_time_statistics
*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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