recursive op• Data kinds: video → video
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.exponential_background(video, alpha: 'float' = 0.05) -> 'np.ndarray' (to call the implementation directly, import videostream; videostream.exponential_background(video, alpha: 'float' = 0.05) -> 'np.ndarray'; from the registry, opsvideostream.get("exponential_background"))
Recursive background `bg ← (1−α)·bg + α·frame per frame → (T, H, W) (video`).
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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`。
• video_streaming family guide
• mv_cables — ケーブル（規格・速度・給電・ロボットケーブル）
• mv_frame_grabbers — フレームグラバーボード（光学系ではないが、撮れるかを決める）
• mv_standards — カメラインターフェースの規格と団体
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.
• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py
video as input)temporal_median_window · moving_average_window · background_subtraction_window · frame_difference_causal · exponential_foreground · running_mean_std · optical_flow_magnitude_stream · motion_history_image
recursive)frame_difference_causal · exponential_foreground · running_mean_std
*Provenance: videostream.py — VIDEOSTREAM operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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