PIV

Matlab代码输入如何换行符PLIF-PIV分析动机是同时进行密度和速度测量，这对理解分层流体流动至关重要。全场（x，y）解析测量结果比单次ADV提供更深入的洞察力，特别是在流量具有空间梯度时。作为研究生，我发现缺乏有关如何同步PIV和PLIF测量的实际信息，希望这能帮助考虑实施类似系统的其他人。这是测量系统的第二部分，详细描述了将图像转换为实际数据的步骤。脚本利用了Matlab计算机视觉工具箱和并行处理工具，适用于Matlab 9.8.0.1417392（R2020a）Update 4版本。用户需要选择适合的PIV代码，例如JK Sveen编写的MATPIV 1.7，并按照main.m的工作流程处理每个实验集。

请参考TomoKTH提供的有效实现。体层摄影PIV代码是KTH课程的一部分，推荐使用虚拟环境（Linux中使用virtualenv命令，Windows中使用Anaconda），以避免系统根源混乱。可以找到关于此主题的快速教程。在Linux中安装依赖项（如numpy，matplotlib等），可通过以下命令：$ pip search ，$ pip install 。Anaconda用户也可以找到相似的说明。资源图片以文件形式提供，请将文件保存在指定路径下，并在git中忽略以减小存储库大小。

基于像素强度统计的PIV图像分析自动生成掩模

卷积滤波器matlab代码bfield_piv用于粒子图像测速工具链。该代码利用MatPIV工具箱执行速度场的PIV计算。大部分Matlab代码在这里执行原始图像的预处理，利用ImageJ宏以改善流中粒子的可见性，并平衡图像对之间的强度级别。设置输入结构以运行MatPIV和过滤器，然后计算速度场后处理。从PIV速度场计算其他流量统计信息，并创建人物和电影只要有可能，bfield_Piv将并行运行以大大提高性能，并将充分利用所有CPU内核，并在超级计算机的无头模式下运行。用法示例-用户输入和设置-批处理在该示例中的实验对应于海洋流体动力学涡轮的湍流尾流的PIV。这是示例中的涡轮机图像；有趣的功能包括从叶片尖端拖尾的螺旋形涡流以及尾流的扩展。这是摄影，通过PIV计算的速度场和涡度场的比较。数字要使用bfield_piv，请创建一个新目录，然后创建一个子文件夹名称“ raw”，其中包含原始相机图像。此代码运行后，将产生以下目录结构： “原始”目录包含未编辑的摄像机图像“ post”目录包含经过ImageJ处理改进后的摄像机图像，这些是执行PIV