fullseye

piv_divergence — PIV field op

• データ種: flow2d → image2d
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_divergence(flow, spacing=1.0) (実装を直接呼ぶなら import pivops; pivops.piv_divergence(flow, spacing=1.0)、台帳から引くなら opspiv.get("piv_divergence"))

使い方

発散 d(dy)/dy + d(dx)/dx。非圧縮なら 0 —— 独立な検算に使える。

式: gradient(flow[0], spacing, axis=0) + gradient(flow[1], spacing, axis=1) (numpy.gradient: 内部は中央差分、格子の端は片側差分)。 flow[0] が行方向の変位 dy、flow[1] が列方向の変位 dx、 x = 列、y = 行。行が下向きでも発散の符号は座標の向きに依らない (渦度 piv_vorticity とは違い、反転しない)。正 = 湧き出し、負 = 吸い込み。

• flow: (2, h, w)、成分 (dy, dx) [px/frame] (piv_cross_correlate / piv_multipass の返り値)。h, w >= 2 でないと微分できないので ValueError(窓が大きすぎて 1 本しかベクトルが無い場合)。 有限性は検査しない ―― piv_replace_outliers(method="nan") の NaN は 隣接 2 セルへ広がる。
• spacing: ベクトル間隔 [px]、正の有限値。info["step"] を渡す (既定 1.0 のままだと単位が「1/ベクトル間隔」になる)。
• 返り値: (h, w) float64、単位 1/frame(spacing が px のとき)。 piv_to_velocity で m/s にした場と spacing を m にすれば 1/s。

2-D PIV で平面外の速度成分があると非零になるので、「非圧縮なのに発散が 大きい」は面外流か外れ値(piv_outlier_mask)の指標。 piv_velocity_gradient は 4 成分すべてを返す。

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_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py

型が繋がる次の op(image2d を入力に取れる)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_deform_pass · strain_from_displacement · correlation_quality · speckle_quality

同カテゴリ(field)

piv_vorticity · piv_flow_magnitude · piv_to_velocity · piv_velocity_gradient · piv_q_criterion · piv_swirling_strength · piv_strain_rate

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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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