piv_flow_to_rgbimage — PIV visualise op

• データ種: flow2d → rgb

• 呼び出し: import pivops; pivops.piv_flow_to_rgbimage(flow, scale=None) (または opspiv.get("piv_flow_to_rgbimage"))

使い方

色相 = 向き、明度 = 速さの標準的なフロー可視化。返りは `(h, w, 3)`。

`reprconv.flow_to_rgbimage の 2 次元版(あちらは (3, D, H, W)` の

3-D シーンフロー専用で、平面フローは形で弾かれる)。

色相環の凡例を図の側で必ず一緒に焼くこと —— 色の意味が書いていない

フロー図は綺麗なだけで読めない。`scale` を省くと最大の速さで正規化する

ので、図ごとに色の意味が変わる。複数の図を並べるなら明示的に固定する。

Args:

flow: `(2, h, w)`。

scale: 明度 1.0 に対応する速さ [px]。`None` で最大値。

Returns:

`(h, w, 3)` float64、値域 [0, 1]。

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)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(rgb を入力に取れる)

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同カテゴリ(visualise)

piv_line_integral_convolution

*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)。*

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