piv_streamline_image — PIV `visualise` op

• 데이터 종류: flow2d → rgb

• 호출: 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)(구현을 직접 호출하려면 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), 원장에서 가져오려면 opspiv.get("piv_streamline_image"))

사용법

유선도(MATLAB의 streamslice). 반환은 (h*upsample, w*upsample, 3).

piv_streamlines의 등간격 배치로 선을 긋고, 각 선의 호 길이 중간쯤에방향의 화살촉을 1개 둔다(LIC와 달리 앞뒤를 읽을 수 있다). 선의 간격이 고르므로, 선의 밀도로는 속력을 나타내지 않는다 —— 속력을 보고 싶을 때는 background에 piv_flow_magnitude나 색상도를 깐다.

Args:

flow: (2, h, w).

upsample / background / color / width: piv_quiver와 같다.

arrows: 화살촉을 둘지 여부.

**stream_kw: piv_streamlines로 그대로 전달(separation 등).

Returns:

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

자세한 사용 가이드

• piv_displacement 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`rgb` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`visualise`)

piv_flow_to_rgbimage · piv_line_integral_convolution · piv_streamlines · piv_quiver

*Provenance: pivops.py — PIV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

piv_streamline_image — PIV visualise op

사용법