exponential_background — VIDEOSTREAM `recursive` op

• 데이터 종류: video → video

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.exponential_background(video, alpha: 'float' = 0.05) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import videostream; videostream.exponential_background(video, alpha: 'float' = 0.05) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsvideostream.get("exponential_background"))

사용법

재귀적 배경 `bg ← (1−α)·bg + α·frame 을 프레임별로 → (T, H, W)(video`).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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`。

자세한 사용 가이드

• video_streaming 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• 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

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`video` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`recursive`)

frame_difference_causal · exponential_foreground · running_mean_std

*Provenance: videostream.py — VIDEOSTREAM 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

exponential_background — VIDEOSTREAM recursive op

사용법