typed op• 데이터 종류: video → video
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_exponential_foreground", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_exponential_foreground: knob a sweep (docs site)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_exponential_foreground: knob b sweep (docs site)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_exponential_foreground: stages (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_exponential_foreground: other inputs (docs site)
움직임(GIF: 프레임 / 시점 / 슬라이스를 차례로. 정지 그림이 완성형이고 GIF는 보조):
전경 마스크 `|frame − exponential background| > threshold → 0/1 (T, H, W)(video`).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`exponential_background と同じ指数移動平均 bg += α (frame - bg)` を回し、
各フレームで 更新後の `bg との差 |frame - bg| > threshold` を 1 にする。
先頭フレームは `bg の初期化に使われ差が 0 なので、t = 0` は全画素 0。
• `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 はクリップ。NaN/Inf は ValueError`。
• `alpha: [0, 1]`。大きいほど背景が速く追従し、止まった物体は
約 `1/α 枚で消える。1 だと bg == frame` になり常に全画素 0。
• `threshold: [0, 1]` の強度単位。全画素共通の絶対閾なので、暗部の
雑音と明部の雑音を同じ閾で切ることになる。
• 返り値: `(T, H, W)` float64 の 0 / 1。
• 失敗: `ValueError`。
画素ごとの分散で閾を決めたいなら `running_gaussian_foreground`。ゴーストの
無い動き検出なら `three_frame_difference`。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした videostream の op `exponential_foreground。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)、b が threshold`(既定 0.1)を振る。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_video 0.50 0.50 tb_exponential_foreground 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
아래 예제는 원래의 대장 op exponential_foreground를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py
video 를 입력으로 받는 것)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_background
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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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