fullseye

running_mean_std — VIDEOSTREAM recursive op

• データ種: video → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.running_mean_std(video) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import videostream; videostream.running_mean_std(video) -> 'dict'、台帳から引くなら opsvideostream.get("running_mean_std"))

使い方

Welford per-pixel mean / population std over the clip → {"mean", "std", "n"} (table).

Equals video.mean(0) / video.std(0) but needs two images of state, not the clip — the streaming form for a recording that never ends.

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(table を入力に取れる)

—

同カテゴリ(recursive)

frame_difference_causal · exponential_background · exponential_foreground

---

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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