exponential_background — VIDEOSTREAM `recursive` op

• データ種: video → video

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.exponential_background(video, alpha: 'float' = 0.05) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import videostream; videostream.exponential_background(video, alpha: 'float' = 0.05) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsvideostream.get("exponential_background"))

使い方

再帰的な背景 `bg ← (1−α)·bg + α·frame をフレームごとに → (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`。

詳しい使い方ガイド

• video_streaming ファミリガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• 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

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py

型が繋がる次の op(`video` を入力に取れる)

temporal_median_window · moving_average_window · background_subtraction_window · frame_difference_causal · exponential_foreground · running_mean_std · optical_flow_magnitude_stream · motion_history_image

同カテゴリ(`recursive`)

frame_difference_causal · exponential_foreground · running_mean_std

*Provenance: videostream.py — VIDEOSTREAM 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)。*

exponential_background — VIDEOSTREAM recursive op

使い方