fullseye

exponential_background — VIDEOSTREAM recursive op

• データ種: video → video
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.exponential_background(video, alpha: 'float' = 0.05) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import videostream; videostream.exponential_background(video, alpha: 'float' = 0.05) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsvideostream.get("exponential_background"))

使い方

Recursive background bg ← (1−α)·bg + α·frame per frame → (T, H, W) (video).

最初のフレームで bg を初期化し、以後 bg += α (frame - bg) を画素ごとに 繰り返す指数移動平均。状態は背景 1 枚だけ(窓を持たない)。フレーム t の 出力はその時点の bg の写しで、t = 0 は入力の先頭フレームそのもの。

• 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 [0, 1] にクリップ。NaN/Inf は ValueError。
• alpha: [0, 1]。時定数はおよそ 1/α フレーム(0.05 → 約 20 枚)。 0 なら背景は先頭フレームのまま固定、1 なら常に現在のフレーム。 物体が止まると 1/α 枚ほどで背景に吸収される(選択的更新は無い)。
• 返り値: (T, H, W) float64、[0, 1]。
• 失敗: ValueError(形・dtype・alpha の範囲)。

前景マスクまで欲しいなら同じモデルの exponential_foreground。画素ごとの 雑音に閾値を合わせたいなら running_gaussian_background。

詳しい使い方ガイド

• video_streaming ファミリ ガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• 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(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。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• 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)

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

同カテゴリ(recursive)

frame_difference_causal · exponential_foreground · running_mean_std

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Provenance: videostream.py — VIDEOSTREAM 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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