piv_deform_pass — PIV estimate op

数据种类:image2d × image2d × flow2dflow2d

调用:import pivops; pivops.piv_deform_pass(a, b, flow, info, window=32, overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', order=3)(或 opspiv.get("piv_deform_pass"))

用法

> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。

窓変形つきの 1 段。予測変位で画像そのものを歪めてから相関を取る。

整数ずらし(:func:piv_cross_correlate の `shift`)は、窓の中で変位が

一定という仮定を置く。回転やせん断のように窓の中で変位が変わる場では

相関ピークが潰れるので、2 枚を予測の半分ずつ逆向きに歪めてから相関する

(中央差分の変形)。

Args:

a, b: 画像対。

flow: 予測変位 `(2, h, w)(piv_multipass` などの出力)。

info: その `info`(窓中心の座標が要る)。

window / overlap / peak / window_func: 新しい段の設定。

order: 変形に使う補間の次数(3 = 3 次スプライン)。

Returns:

`(flow (2, h', w'), info)`。返る変位は元の画像座標での総変位

详细使用指南

piv_displacement 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• (暂无)

类型可衔接的下一个算子(可接受 flow2d 作为输入)

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

同类别(estimate)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_ensemble_correlate


*Provenance: pivops.py — PIV 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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