typed op• 데이터 종류: video → video
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_running_gaussian_background", 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_running_gaussian_background: knob a sweep (docs site)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_running_gaussian_background: knob b sweep (docs site)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_running_gaussian_background: stages (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_running_gaussian_background: other inputs (docs site)
움직임(GIF: 프레임 / 시점 / 슬라이스를 차례로. 정지 그림이 완성형이고 GIF는 보조):
프레임별 적응형 단일 가우시안 배경(이동 평균, running mean) → `(T, H, W)(video`).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
画素ごとに平均 `mean と分散 var` を持つ単一ガウス背景(Wren の Pfinder)を
回し、各フレーム後の `mean` を返す。前景判定は
`(frame - mean)^2 > k^2 var。selective=True`(既定)では前景と判定した画素の
`mean / var` を更新しないので、ゆっくり動く物体が背景に溶けない。
更新式は `mean += α diff、var += α (diff^2 - var)、var` の下限は 1e-4。
• `video: (T, H, W) 配列か 2-D フレームの list。整数は最大値で [0, 1]`
に正規化、float はクリップ。NaN/Inf は `ValueError`。
• `alpha: [0, 1]` の学習率。既定 0.02(時定数およそ 50 枚)。
• `k: [0, 100]`。前景とみなす標準偏差の倍数。既定 2.5。
• `var_init: [1e-9, 1]。先頭フレームでの分散の初期値([0, 1]` 強度の 2 乗)。
小さすぎると 2 枚目から全画素が前景になり、`selective` で更新が止まる。
• `selective: 前景画素の更新を止めるか。False` なら全画素を常に更新。
• 返り値: `(T, H, W) float64。t = 0` は先頭フレームそのもの。
• 失敗: `ValueError`(形・dtype・各範囲)。
同じモデルの前景マスクは `running_gaussian_foreground`(同じ引数で対にすると
フレームごとに整合する)。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした videostream の op `running_gaussian_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 0.02)、b が k`(既定 2.5)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_running_gaussian_background 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
아래 예제는 원래의 대장 op running_gaussian_background를 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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