piv_cross_correlate — PIV estimate op

Data kinds: image2d × image2dflow2d

Call: import pivops; pivops.piv_cross_correlate(a, b, window=32, overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', subtract_mean=True, shift=None, normalize='overlap', search_limit=0.25) (or opspiv.get("piv_cross_correlate"))

Usage

> This operator's description has not been translated yet. The original text follows as it is.

窓ごとの相互相関で変位場を出す。返りは `(flow, info)`。

各窓で `FFT` を 2 回とって共役積の逆変換を取り(循環相関)、最大値の

位置を整数変位、その周りの 3 点でサブピクセル変位を決める。

零方向への偏りとその補正(実測): 素の相互相関は変位を零へ引き寄せる

窓をずらすと重なる領域が減り、相関の値そのものが変位とともに落ちるからで、

実測でも偏りは変位に比例した(win=32・Hann、`dx` を 0.5 から 6 px まで

振って偏り / (d/N) が 1.30, 1.29, 1.28, 1.28, 1.28 —— 傾き一定)。

`normalize="overlap"` はこれを、窓関数の自己相関で割ることで補正する

(重なり面積で正規化するのと同じ)。ただし縁では割る量が 0 に近づくので、

`search_limit` で探索範囲を窓の 1/4 に絞るのと必ず対にする。実測:

=============== ========== ========== ==========

dx [px] 補正なし 補正 + 1/4 補正のみ

=============== ========== ========== ==========

1.0 の偏り -0.0402 -0.0020 -0.2659

5.0 の偏り -0.2001 -0.0128 -0.9210

5.0 の RMS 0.2081 0.0301 4.8881

=============== ========== ========== ==========

右端が「探索を絞らずに正規化だけした」場合で、**補正が誤差を 23 倍に悪化

させる**。片方だけ入れてはいけない、という測定結果をそのまま既定にしてある。

Args:

a, b: 画像対 `(H, W)`。

window: 窓の一辺 [px]。偶数・8 以上。

overlap: 窓の重なり率 `[0, 1)`。0.5 が慣行。

peak: :data:PEAK_MODES

window_func: :data:WINDOW_FUNCS

subtract_mean: 窓ごとに平均を引く(背景の直流成分が中央に巨大な

ピークを作るのを防ぐ)。切ると零変位に張り付く

shift: 予測変位 `(2, h, w)`(多段用)。2 枚目の窓をこの整数量だけ

ずらして切り出し、残差を測る。

normalize: `"overlap"(既定)か "none"`。

search_limit: 探索する変位の上限を窓の比で与える(既定 0.25 = PIV の

「1/4 則」)。`None で無制限 —— normalize="overlap"` との

併用は上の表のとおり悪化する

Returns:

`(flow (2, h, w), info)inforows / cols`(窓中心の

画像座標)、`peak_ratio`(第 1 ピーク / 第 2 ピーク。1 に近いほど

当てにならない)、`window / overlap / peak` を持つ dict。

Detailed usage guide

piv_displacement family guide

References (sample data, literature)

• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).

• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.

• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.

Runnable examples (verified samples that actually call this op)

piv_flow_from_particlespy -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py

poc_dic_strainpy -3.11 examples/poc_dic_strain.py

poc_strain_historypy -3.11 examples/poc_strain_history.py

poc_superresolution_limitspy -3.11 examples/poc_superresolution_limits.py

Ops the type connects to (they accept flow2d as input)

piv_deform_pass · piv_outlier_mask · piv_replace_outliers · piv_vorticity · piv_divergence · piv_flow_magnitude · piv_to_velocity · piv_velocity_gradient

Same category (estimate)

piv_multipass · piv_deform_pass · piv_ensemble_correlate


*Provenance: pivops.py — PIV operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*

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