piv_streamlines — PIV `visualise` op

• データ種: flow2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_streamlines(flow, seeds=None, separation=None, step=0.25, max_length=None, min_speed=0.001, test_ratio=0.5) (実装を直接呼ぶなら import pivops; pivops.piv_streamlines(flow, seeds=None, separation=None, step=0.25, max_length=None, min_speed=0.001, test_ratio=0.5)、台帳から引くなら opspiv.get("piv_streamlines"))

使い方

流線を RK4 でたどる(MATLAB の `stream2 / streamslice` に当たる)。

`seeds` を省くと Jobard–Lefer(1997)の等間隔配置で種を自動で置く。

流線どうしが `separation 程度の間隔で並び、test_ratio * separation`

より近づいた所で打ち切る。矢印図は密にすると潰れ、種を手で置くと空白が

残るが、この配置は空白も重なりも作らない(下の 2 つの性質を門にしている)。

• 別々の流線の標本点どうしは `test_ratio * separation` より近づかない。

• 速さが `min_speed` 以上の格子点はどれも、どこかの流線から

`separation` 以内にある(取りこぼしの無さ)。

座標は flow の格子(行 0 が上、`(row, col)`)。向きの場は速さで割って

弧長で進むので、1 歩は `step` 格子。速さは流線上の各点で別に返す。

Args:

flow: `(2, h, w)(dy, dx`)。

seeds: `(n, 2) の (row, col)。None` で自動配置。

separation: 流線の間隔 [格子]。`None で max(h, w) / 25`(2 以上)。

step: RK4 の 1 歩 [格子]。

max_length: 片方向の最大の長さ [格子]。`None で 4 * (h + w)`。

min_speed: これより遅い所で止める(最大の速さに対する比)。

test_ratio: 打ち切りの距離を `separation` の何倍にするか(0 < x ≤ 1)。

Returns:

dict(table): `paths((m_i, 2)` の list、上流 → 下流の順)、

`speed(各点の速さの list)、seeds、stop((後ろ, 前)` の

理由の組の list)、`n、separation、d_test、step`、

`stop_counts`(理由ごとの数)。

Raises:

ValueError: flow の形・非有限、パラメータ範囲外、種が格子の外。

詳しい使い方ガイド

• piv_displacement ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

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同カテゴリ(`visualise`)

piv_flow_to_rgbimage · piv_line_integral_convolution · piv_quiver · piv_streamline_image

*Provenance: pivops.py — PIV operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

piv_streamlines — PIV visualise op

使い方