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OpenPIV 유동 속도장 분석

PIV 이미지 쌍에서 속도장을 추출하고 검증·후처리해 와도·변형률·난류 통계까지 계산하는 스킬.

데이터·분석고급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 8/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

  • PIV(입자영상유속계) 이미지 쌍을 상호상관 분석해 2D 속도장(u, v)을 추출합니다.
  • 신호대잡음비·전역 범위·국소 중앙값 기반 벡터 검증과 이상치 보간 대체를 수행합니다.
  • windef 다중 패스(윈도우 변형), 동적 마스킹, smoothn 평활화, 물리 단위 스케일링을 안내합니다.
  • 와도(vorticity), 변형률 텐서, RMS·난류운동에너지(TKE) 통계 계산과 벡터장 시각화까지 이어집니다.
  • 동봉된 scripts/runner.py CLI와 scripts/analyze.py(PIVAnalyzer)로 파이프라인을 한 번에 실행할 수 있습니다.

이런 분께 추천

  • 실험실에서 PIV/유동 가시화 실험 데이터를 다루는 연구자·대학원생
  • 윈도우 크기·오버랩·S2N 임계값 튜닝에서 매번 헤매는 분
  • px/frame과 px/s 단위 혼동, 마스킹 반환값, 와도 부호 같은 함정을 미리 피하고 싶은 분

활용 예시

  1. "frame_a.bmp와 frame_b.bmp로 dt=0.02s 속도장을 뽑고 벡터장 PNG로 저장해줘" → runner.py 기반 전체 파이프라인 실행.
  2. "속도 구배가 큰 제트 유동이라 32px 단일 패스로는 벡터가 깨져요" → windef.PIVSettings로 64→32→16 다중 패스 구성.
  3. "results/params.npz에서 와도와 TKE를 계산하고 컬러맵으로 보여줘" → PIVAnalyzer로 물리 격자 간격을 반영한 미분 계산.

· · · 설치 가이드 · · ·

설치 없이 지금 한 번 써보기

아래를 Claude에 붙여넣으면 설치하지 않고도 이 스킬을 그대로 씁니다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/openpiv/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

Claude가 링크를 열지 못하면, 링크를 직접 열어 내용을 복사해 붙여넣으세요.

↓ 쓸 만하면 아래에서 ZIP을 받아 설치하세요. 그러면 매번 붙여넣지 않아도 알아서 작동합니다.

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

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.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git /tmp/scientific-agent-skills && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/scientific-agent-skills/skills/openpiv ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. Python 3.10 이상이 설치되어 있는지 확인합니다(python --version).
  2. OpenPIV를 설치합니다: uv pip install "openpiv==0.25.4" (numpy, scipy, scikit-image, matplotlib이 함께 설치됩니다).
  3. 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  4. 스킬 폴더를 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  5. 스킬을 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/openpiv ~/.claude/skills/
  6. Claude Code를 다시 시작한 뒤 "PIV 이미지 쌍 분석해줘"처럼 요청하면 스킬이 로드됩니다.
  7. 설치 검증: python ~/.claude/skills/openpiv/scripts/run_example.py --output_dir /tmp/openpiv-demo
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT