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

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

流線図(MATLAB の `streamslice)。返りは (h*upsample, w*upsample, 3)`。

:func:piv_streamlines の等間隔配置で線を引き、各線の弧長の中ほどに

向きの矢じりを 1 つ置く(LIC と違って前後が読める)。線の間隔が揃うので、

線の密度では速さを表さない —— 速さを見たいときは `background` に

`piv_flow_magnitude` か色相図を敷く。

Args:

flow: `(2, h, w)`。

upsample / background / color / width: :func:piv_quiver と同じ。

arrows: 矢じりを置くか。

**stream_kw: :func:piv_streamlines へ素通し(`separation` など)。

Returns:

`(h*upsample, w*upsample, 3)` float64、値域 [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