exponential_foreground — VIDEOSTREAM `recursive` op

• 数据种类:video → video

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.exponential_foreground(video, alpha: 'float' = 0.05, threshold: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import videostream; videostream.exponential_foreground(video, alpha: 'float' = 0.05, threshold: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray';从台账取用则 opsvideostream.get("exponential_foreground"))

用法

前景掩码 `|frame − 指数背景| > threshold → 0/1 (T, H, W)(video`)。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

`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`。

详细使用指南

• video_streaming 族使用指南

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• 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(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `video` 作为输入)

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

同类别(`recursive`)

frame_difference_causal · exponential_background · running_mean_std

*Provenance: videostream.py — VIDEOSTREAM 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

exponential_foreground — VIDEOSTREAM recursive op

用法