visualise op• Datenarten: flow2d → rgb
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_quiver(flow, spacing=None, scale=None, upsample=8, background=None, color=(0.08, 0.08, 0.12), width=1.5) (die Implementierung direkt: import pivops; pivops.piv_quiver(flow, spacing=None, scale=None, upsample=8, background=None, color=(0.08, 0.08, 0.12), width=1.5); aus dem Register: opspiv.get("piv_quiver"))
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矢印図(MATLAB の `quiver)。返りは (h*upsample, w*upsample, 3)`。
`spacing 格子ごとに 1 本、起点を格子点に置き、先端を 起点 + scale * v`
に引く。`scale` を省くと 最も長い矢印が間隔の 0.9 倍 になる(MATLAB の
自動倍率と同じ考え方で、隣の矢印に重ならない)。倍率は図ごとに変わる
ので、並べて比べる図では `scale` を固定する。長さが 1 画素に満たない
矢印は描かない(向きの無い点は印と読まれる)。
Args:
flow: `(2, h, w)(dy, dx`)。
spacing: 矢印の間隔 [格子]。`None` で長い辺に約 20 本。
scale: 矢印の長さ = `scale * 速さ` [格子]。
upsample: 出力の倍率(矢じりを描ける大きさにする)。
background: `(h*upsample, w*upsample) か (…, 3)。None` で白。
色相図(`piv_flow_to_rgbimage` を拡大したもの)や LIC を敷ける。
color / width: 矢印の色(palette の役割名か RGB)と軸の太さ [px]。
既定は黒に近い墨色(色相図を敷いても読める)。
Returns:
`(h*upsample, w*upsample, 3)` float64、値域 [0, 1]。
• Leitfaden zur Familie piv_displacement
• 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.
• piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py
rgb als Eingabe)—
visualise)piv_flow_to_rgbimage · piv_line_integral_convolution · piv_streamlines · piv_streamline_image
*Provenance: pivops.py — PIV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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