fullseye

piv_deform_pass — PIV estimate op

• データ種: image2d × image2d × flow2d → flow2d
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_deform_pass(a, b, flow, info, window=32, overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', order=3) (実装を直接呼ぶなら import pivops; pivops.piv_deform_pass(a, b, flow, info, window=32, overlap=0.5, peak='gauss3', window_func='hann', order=3)、台帳から引くなら opspiv.get("piv_deform_pass"))
• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.piv_deform_pass(...) は宣言 out 型 flow2d の値だけを返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.piv_deform_pass.raw(...)、または pivops.piv_deform_pass を直接呼ぶ。
  • 本体の返り: (flow, info) -> flow2d

使い方

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。

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

型が繋がる次の op(flow2d を入力に取れる)

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

同カテゴリ(estimate)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_ensemble_correlate

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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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