recursive op• 데이터 종류: video → video
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.exponential_foreground(video, alpha: 'float' = 0.05, threshold: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import videostream; videostream.exponential_foreground(video, alpha: 'float' = 0.05, threshold: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsvideostream.get("exponential_foreground"))
전경 마스크 `|frame − 지수 배경| > threshold → 0/1 (T, H, W)(video`).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`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`。
• 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
• 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.
• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py
video 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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