exponential_foreground — VIDEOSTREAM `recursive` op

• データ種: video → video

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.exponential_foreground(video, alpha: 'float' = 0.05, threshold: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import videostream; videostream.exponential_foreground(video, alpha: 'float' = 0.05, threshold: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsvideostream.get("exponential_foreground"))

使い方

Foreground masks `|frame − exponential background| > threshold → 0/1 (T, H, W) (video`).

`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`。

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_background · running_mean_std · optical_flow_magnitude_stream · motion_history_image

同カテゴリ(`recursive`)

frame_difference_causal · exponential_background · 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_foreground — VIDEOSTREAM recursive op

使い方