running_gaussian_background — VIDEOSTREAM `background` op

• Datenarten: video → video

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.running_gaussian_background(video, alpha: 'float' = 0.02, k: 'float' = 2.5, var_init: 'float' = 0.01, selective: 'bool' = True) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import videostream; videostream.running_gaussian_background(video, alpha: 'float' = 0.02, k: 'float' = 2.5, var_init: 'float' = 0.01, selective: 'bool' = True) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsvideostream.get("running_gaussian_background"))

Verwendung

Adaptiver Einzel-Gauß-Hintergrund (der laufende Mittelwert) pro Bild → `(T, H, W) (video`).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

画素ごとに平均 `mean と分散 var` を持つ単一ガウス背景(Wren の Pfinder)を

回し、各フレーム後の `mean` を返す。前景判定は

`(frame - mean)^2 > k^2 var。selective=True`(既定)では前景と判定した画素の

`mean / var` を更新しないので、ゆっくり動く物体が背景に溶けない。

更新式は `mean += α diff、var += α (diff^2 - var)、var` の下限は 1e-4。

• `video: (T, H, W) 配列か 2-D フレームの list。整数は最大値で [0, 1]`

に正規化、float はクリップ。NaN/Inf は `ValueError`。

• `alpha: [0, 1]` の学習率。既定 0.02(時定数およそ 50 枚)。

• `k: [0, 100]`。前景とみなす標準偏差の倍数。既定 2.5。

• `var_init: [1e-9, 1]。先頭フレームでの分散の初期値([0, 1]` 強度の 2 乗)。

小さすぎると 2 枚目から全画素が前景になり、`selective` で更新が止まる。

• `selective: 前景画素の更新を止めるか。False` なら全画素を常に更新。

• 返り値: `(T, H, W) float64。t = 0` は先頭フレームそのもの。

• 失敗: `ValueError`(形・dtype・各範囲)。

同じモデルの前景マスクは `running_gaussian_foreground`(同じ引数で対にすると

フレームごとに整合する)。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie video_streaming

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• 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

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `video` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`background`)

running_gaussian_foreground

*Provenance: videostream.py — VIDEOSTREAM Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

running_gaussian_background — VIDEOSTREAM background op