piv_multipass — PIV estimate op

Datenarten: image2d × image2dflow2d

Aufruf: import pivops; pivops.piv_multipass(a, b, windows=(64, 32), overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', outlier_threshold=2.0, normalize='overlap', search_limit=0.25) (oder opspiv.get("piv_multipass"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

粗い窓から細かい窓へ段を下げる多段 PIV。返りは `(flow, info)`。

各段の結果を次の段の予測変位として使う(整数量だけ 2 枚目の窓をずらす)。

段の間で外れ値を除いて埋めるのは意図的 —— 外れたベクトルをそのまま予測に

使うと、その窓は次の段でも外れたまま固定される。

Args:

a, b: 画像対。

windows: 大きい順の窓列。各段は前段の倍数関係でなくてよいが、

格子が変わるので予測は最近傍で載せ替える。

overlap / peak / window_func: :func:piv_cross_correlate と同じ。

outlier_threshold: 段間の正規化中央値検定の閾値。`None` で無効。

Returns:

最終段の `(flow, info)info["passes"]` に各段の窓の大きさ。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

Leitfaden zur Familie piv_displacement

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

piv_flow_from_particlespy -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py

poc_strain_historypy -3.11 examples/poc_strain_history.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen flow2d als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (estimate)

piv_cross_correlate · piv_deform_pass · piv_ensemble_correlate


*Provenance: pivops.py — PIV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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