piv_error_stats — PIV assess op

• 데이터 종류: flow2d × flow2d → table

• 호출: import pivops; pivops.piv_error_stats(flow, truth, trim=1)(또는 opspiv.get("piv_error_stats"))

사용법

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

真値との差の内訳。偏りと散らばりを分けて返す。

どちらか一方だけを出すと、系統的にずれている実装が「誤差 0.3 px」として

通ってしまう。偏り(平均誤差)と散らばり(標準偏差)は別の原因を指す。

Args:

flow: 推定 `(2, h, w)`。

truth: 同じ格子の真値 `(2, h, w)(:func:piv_sample_at_windows` の返り)。

trim: 外周から除く格子数。窓が画像の縁にかかると相関が落ちるので、

既定で 1 列ぶん落とす。0 で全格子。

Returns:

dict: `bias_dy / bias_dx / std_dy / std_dx / rms`

(2 成分合わせた二乗平均平方根) / `median_abs / p95_abs` /

`n_valid / n_total`。

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_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py

• poc_strain_history — py -3.11 examples/poc_strain_history.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(assess)

piv_sample_at_windows · piv_peak_locking · piv_time_statistics

*Provenance: pivops.py — PIV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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