exponential_foreground — VIDEOSTREAM `recursive` op

• 資料種類:video → video

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.exponential_foreground(video, alpha: 'float' = 0.05, threshold: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import videostream; videostream.exponential_foreground(video, alpha: 'float' = 0.05, threshold: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsvideostream.get("exponential_foreground"))

用法

前景遮罩 `|frame − 指數背景| > threshold → 0/1 (T, H, W)(video`)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

`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`。

詳細使用指南

• video_streaming 族使用指南

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• 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

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `video` 作為輸入)

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

同類別(`recursive`)

frame_difference_causal · exponential_background · running_mean_std

*Provenance: videostream.py — VIDEOSTREAM 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

exponential_foreground — VIDEOSTREAM recursive op

用法