recursive op• Datenarten: video → video
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.exponential_foreground(video, alpha: 'float' = 0.05, threshold: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import videostream; videostream.exponential_foreground(video, alpha: 'float' = 0.05, threshold: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsvideostream.get("exponential_foreground"))
Vordergrundmasken `|frame − exponentieller Hintergrund| > threshold → 0/1 (T, H, W) (video`).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`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`。
• Leitfaden zur Familie video_streaming
• 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
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py
video als Eingabe)temporal_median_window · moving_average_window · background_subtraction_window · frame_difference_causal · exponential_background · running_mean_std · optical_flow_magnitude_stream · motion_history_image
recursive)frame_difference_causal · exponential_background · running_mean_std
*Provenance: videostream.py — VIDEOSTREAM Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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