background op• 資料種類:video → video
• 呼叫: 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'(要直接呼叫實作,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';從台帳取用則 opsvideostream.get("running_gaussian_background"))
自適應單高斯背景(滑動平均)逐影格 → `(T, H, W)(video`)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
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)。
• 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
• 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。
• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py
video 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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