piv_streamline_image — PIV `visualise` op

• Datenarten: flow2d → rgb

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_streamline_image(flow, upsample=8, background=None, color=(0.08, 0.08, 0.12), width=1.5, arrows=True, **stream_kw) (die Implementierung direkt: import pivops; pivops.piv_streamline_image(flow, upsample=8, background=None, color=(0.08, 0.08, 0.12), width=1.5, arrows=True, **stream_kw); aus dem Register: opspiv.get("piv_streamline_image"))

Verwendung

Stromliniendiagramm (MATLABs streamslice). Rückgabe ist (h*upsample, w*upsample, 3).

Linien werden mit der gleichabständigen Platzierung von piv_streamlines gezogen, und auf halber Bogenlänge jeder Linie wird 1 Pfeilspitze für die Richtung gesetzt (anders als bei LIC sind vorwärts und rückwärts ablesbar). Da die Linienabstände gleichmäßig sind, stellt die Liniendichte keine Geschwindigkeit dar —— um die Geschwindigkeit zu sehen, in background piv_flow_magnitude oder eine Farbtonkarte unterlegen.

Args:

flow: (2, h, w).

upsample / background / color / width: wie piv_quiver.

arrows: ob Pfeilspitzen gesetzt werden.

**stream_kw: unverändert an piv_streamlines durchgereicht (separation usw.).

Returns:

(h*upsample, w*upsample, 3) float64, Wertebereich [0, 1].

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

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

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Gleiche Kategorie (`visualise`)

piv_flow_to_rgbimage · piv_line_integral_convolution · piv_streamlines · piv_quiver

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

piv_streamline_image — PIV visualise op