OpenPIV 유동장 해석

무엇을 해주나

OpenPIV(입자 영상 유속계) 라이브러리를 이용해 실험용 PIV 이미지 쌍을 처리하는 전 과정을 Claude가 대신 설계하고 실행합니다.

• 전처리(동적 마스킹) → 상호상관(cross-correlation) → 벡터 검증 → 이상치 대체 → 스무딩 → 물리 단위 스케일링까지 파이프라인 전체를 다룹니다.
• extended_search_area_piv 단일 패스와 windef 다중 패스(창 변형) 방식을 모두 안내합니다.
• 와도(vorticity), 변형률 텐서, RMS·난류 운동에너지(TKE) 등 후처리 지표를 계산합니다.
• 벡터장 시각화(원본 이미지 위 quiver, 성분별 컬러맵)와 vectors.txt / params.npz 결과 저장을 지원합니다.
• CLI 러너(runner.py)와 분석 클래스(PIVAnalyzer)가 함께 제공됩니다.

특히 문서에 실무에서 자주 걸리는 함정(신호대잡음 방식별 임계값 차이, windef가 dt를 무시한다는 점, 좌표 변환 후 와도 부호 반전 등)이 명시되어 있어 잘못된 결과를 크게 줄여 줍니다.

이런 분께 추천

• 유동 가시화 실험을 수행하는 유체역학·기계공학 연구실 구성원
• PIV 촬영 데이터를 처음 처리해 보는 대학원생
• 기존 PIV 스크립트를 재현 가능한 형태로 정리하고 싶은 엔지니어
• 시뮬레이션(CFD)이 아니라 측정 데이터를 다루는 분

활용 예시

1. 기본 속도장 추출 — "frame_a.bmp와 frame_b.bmp로 window_size 32, overlap 12, dt 0.02에서 속도장을 계산하고 벡터장 이미지를 만들어 줘."
2. 큰 변위 다중 패스 — "제트 유동이라 변위가 커. windef 다중 패스(64→32→16)로 처리하고 px/frame 결과를 px/s로 변환해 줘."
3. 후처리 지표 — "results/params.npz에서 와도와 전단 변형률을 계산하고, 공간 RMS와 TKE를 표로 정리해 줘."

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/openpiv 폴더를 내 ~/.claude/skills/openpiv/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.