typed op• データ種: video → video
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_exponential_background", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)
*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*
つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ tb_exponential_background: knob a sweep (docs site)
*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
段階(前置きの op → この op。左から順):
▸ tb_exponential_background: stages (docs site)
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
▸ tb_exponential_background: other inputs (docs site)
動き(GIF: フレーム / 視点 / スライスを順に。静止の図が完成形で、GIF は補助):
フレームごとの再帰的な背景更新 `bg ← (1−α)·bg + α·frame → (T, H, W)（video`）。
最初のフレームで `bg を初期化し、以後 bg += α (frame - bg)` を画素ごとに
繰り返す指数移動平均。状態は背景 1 枚だけ(窓を持たない)。フレーム `t` の
出力はその時点の `bg の写しで、t = 0` は入力の先頭フレームそのもの。
• `video: (T, H, W)` 配列か 2-D フレームの list。整数 dtype は最大値で
`[0, 1] に正規化、float は [0, 1] にクリップ。NaN/Inf は ValueError`。
• `alpha: [0, 1]。時定数はおよそ 1/α` フレーム(0.05 → 約 20 枚)。
0 なら背景は先頭フレームのまま固定、1 なら常に現在のフレーム。
**物体が止まると `1/α` 枚ほどで背景に吸収される**(選択的更新は無い)。
• 返り値: `(T, H, W) float64、[0, 1]`。
• 失敗: `ValueError(形・dtype・alpha` の範囲)。
前景マスクまで欲しいなら同じモデルの `exponential_foreground`。画素ごとの
雑音に閾値を合わせたいなら `running_gaussian_background`。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした videostream の op `exponential_background。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。a が alpha(既定 0.05)を振る。b` は未使用。
• 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。
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
img_to_video 0.50 0.50 tb_exponential_background 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
次の例は元の台帳 op exponential_background を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。
• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py
video を入力に取れる)identity · tb_temporal_bandpass · tb_temporal_band_power · tb_temporal_median_window · tb_moving_average_window · tb_background_subtraction_window · tb_frame_difference_causal · tb_exponential_foreground
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D 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)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.