fullseye
tb_exponential_foreground — 2D typed op
- データ種:
video→video - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "tb_exponential_foreground", a=0.5, b=0.5)(2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみa,b∈[0,1]のモデル)
図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。
つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
段階(前置きの op → この op。左から順):
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
動き(GIF: フレーム / 視点 / スライスを順に。静止の図が完成形で、GIF は補助):
使い方
Foreground masks |frame − exponential background| > threshold → 0/1 (T, H, W) (video).
``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``。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした videostream の op exponential_foreground。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。a が alpha(既定 0.05)、b が threshold(既定 0.1)を振る。
参考(サンプルデータ・文献)
- サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
- 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
Studio で試す
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
img_to_video 0.50 0.50
tb_exponential_foreground 0.50 0.50
実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)
次の例は元の台帳 op exponential_foreground を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。
- video_streaming —
py -3.11 examples/video_streaming.py
型が繋がる次の op(video を入力に取れる)
identity · tb_temporal_bandpass · tb_temporal_band_power · tb_temporal_median_window · tb_moving_average_window · tb_background_subtraction_window · tb_frame_difference_causal · tb_exponential_background
同カテゴリ(typed)
tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。
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