synth op• 데이터 종류: 없음 → images(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_synth_sequence(shape, displacement, n_frames=8, density=0.02, diameter_px=2.5, seed=0, noise_sigma=0.0, intensity=(0.6, 1.0), background=0.0, jitter=0.0)(구현을 직접 호출하려면 import pivops; pivops.piv_synth_sequence(shape, displacement, n_frames=8, density=0.02, diameter_px=2.5, seed=0, noise_sigma=0.0, intensity=(0.6, 1.0), background=0.0, jitter=0.0), 원장에서 가져오려면 opspiv.get("piv_synth_sequence"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.piv_synth_sequence(...) 는 선언된 out 형 images 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.piv_synth_sequence.raw(...) 를 쓰거나 pivops.piv_synth_sequence 를 직접 호출하세요.
• 실제 반환: (frames, truth) -> images
같은 입자를 반복해서 움직인 영상 열. 반환값은 (frames, truth).
piv_synth_pair가 2장인 데 비해, 이쪽은 1개의 흐름을 계속 쫓는열을 만든다. 앙상블 상관과 시간 통계는 이것이 아니면 확인할 수 없다 —— 독립된 쌍을 늘어놓은 것을 열이라고 부르면, 이웃한 2장에 대응 관계가 없어통계가 무의미해진다(실측: 평균 0.73 px에 대해 변동의 RMS가 4.05 px라는, 흐름이 아니라 만드는 방식을 잰 숫자가 나왔다).
Args:
shape: (H, W).
displacement: 1 프레임당 변위(piv_synth_pair와 같은 형식).
n_frames: 프레임 수(2 이상).
jitter: 프레임마다 장 전체에 더하는 흐트러짐의 표준편차 [px]. 0이면 정상류.
시간 통계(변동·레이놀즈 응력)를 시험하려면 이것을 0보다 크게 한다.
★ 입자마다 독립인 흐트러짐이 아니라 프레임마다 하나의 흐트러짐으로 했다.
입자마다 흔들면 창 안에서 평균되어 N의 제곱근만큼 작아지고,
넣은 값과 잰 값이 맞지 않는다(실측: 넣은 값 0.3에 대해 0.15).
그것은 PIV의 성질이지 잘못이 아니지만, 시간 통계의 검증에는쓸 수 없으므로, 여기서는 비정상 흐름 그 자체를 흉내 내는 형태로 했다.
density / diameter_px / seed / noise_sigma / intensity / background:
piv_synth_pair와 같다.
Returns:
(frames: list of (H, W), truth: (2, H, W)). truth는
1 프레임당 평균 변위.
• 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
images 를 입력으로 받는 것)piv_ensemble_correlate · piv_time_statistics
synth)piv_synth_particles · piv_synth_pair
*Provenance: pivops.py — PIV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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