background op• Data kinds: video → video
• Call: 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' (to call the implementation directly, 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'; from the registry, opsvideostream.get("running_gaussian_background"))
Adaptive single-Gaussian background (the running mean) per frame → `(T, H, W) (video`).
> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.
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)。
• video_streaming family guide
• 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
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.
• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py
video as input)temporal_median_window · moving_average_window · background_subtraction_window · frame_difference_causal · exponential_background · exponential_foreground · running_mean_std · optical_flow_magnitude_stream
background)*Provenance: videostream.py — VIDEOSTREAM operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.