piv_vorticity — PIV `field` op

• Data kinds: flow2d → image2d

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_vorticity(flow, spacing=1.0) (implementation को सीधे call करना हो तो import pivops; pivops.piv_vorticity(flow, spacing=1.0), registry से लेना हो तो opspiv.get("piv_vorticity"))

उपयोग

vorticity d(dx)/dy - d(dy)/dx। वामावर्त धनात्मक है (image coordinate में परिभाषा)।

Image coordinates में जहाँ rows नीचे की ओर बढ़ती हैं, ऊपर और नीचे गणितीय xy coordinates के मुकाबले उल्टे होते हैं। Sign तय किए बिना इसे लिखने पर vortices के घूमने की दिशा चुपचाप पलट जाती है, इसलिए परिभाषा docstring में तय की गई है।

Args:

flow: (2, h, w)।

spacing: पड़ोसी vectors के बीच की दूरी [px] (info["step"])।

Returns:

(h, w)। Unit 1/frame है (अगर spacing pixels में है)।

उपयोग की विस्तृत guide

• piv_displacement family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• piv_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py

• poc_tactile_dipole_torque — py -3.11 examples/poc_tactile_dipole_torque.py

• poc_what_a_picture_cannot_check — py -3.11 examples/poc_what_a_picture_cannot_check.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`image2d` को input के रूप में लेते हैं)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_deform_pass · strain_from_displacement · correlation_quality · speckle_quality

इसी category के (`field`)

piv_divergence · piv_flow_magnitude · piv_to_velocity · piv_velocity_gradient · piv_q_criterion · piv_swirling_strength · piv_strain_rate

*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)।*

piv_vorticity — PIV field op