fullseye

piv_error_stats — PIV assess op

• データ種: flow2d × flow2d → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_error_stats(flow, truth, trim=1) (実装を直接呼ぶなら import pivops; pivops.piv_error_stats(flow, truth, trim=1)、台帳から引くなら opspiv.get("piv_error_stats"))

使い方

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。

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)

• piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py
• piv_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py
• poc_river_surface_velocity — py -3.11 examples/poc_river_surface_velocity.py
• poc_strain_history — py -3.11 examples/poc_strain_history.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

—

同カテゴリ(assess)

piv_sample_at_windows · piv_peak_locking · piv_time_statistics

---

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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