fullseye

piv_quiver — PIV `visualise` op

データ種: flow2d → rgb
呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_quiver(flow, spacing=None, scale=None, upsample=8, background=None, color=(0.08, 0.08, 0.12), width=1.5) (実装を直接呼ぶなら import pivops; pivops.piv_quiver(flow, spacing=None, scale=None, upsample=8, background=None, color=(0.08, 0.08, 0.12), width=1.5)、台帳から引くなら opspiv.get("piv_quiver"))

使い方

矢印図(MATLAB の quiver)。返りは (h*upsample, w*upsample, 3)。

spacing 格子ごとに 1 本、起点を格子点に置き、先端を 起点 + scale * v に引く。scale を省くと 最も長い矢印が間隔の 0.9 倍 になる(MATLAB の自動倍率と同じ考え方で、隣の矢印に重ならない)。倍率は図ごとに変わる ので、並べて比べる図では scale を固定する。長さが 1 画素に満たない矢印は描かない(向きの無い点は印と読まれる)。

Args: flow: (2, h, w)(dy, dx)。 spacing: 矢印の間隔 [格子]。None で長い辺に約 20 本。 scale: 矢印の長さ = scale * 速さ [格子]。 upsample: 出力の倍率(矢じりを描ける大きさにする)。 background: (h*upsample, w*upsample) か (…, 3)。None で白。色相図(piv_flow_to_rgbimage を拡大したもの)や LIC を敷ける。 color / width: 矢印の色(palette の役割名か RGB)と軸の太さ [px]。既定は黒に近い墨色(色相図を敷いても読める)。 Returns: (h*upsample, w*upsample, 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)

piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py

型が繋がる次の op(`rgb` を入力に取れる)

—

同カテゴリ(`visualise`)

piv_flow_to_rgbimage · piv_line_integral_convolution · piv_streamlines · piv_streamline_image

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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