fullseye

background_subtraction_window — VIDEOSTREAM window op

• データ種: video → video
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.background_subtraction_window(video, window: 'int' = 5, threshold: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import videostream; videostream.background_subtraction_window(video, window: 'int' = 5, threshold: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsvideostream.get("background_subtraction_window"))

使い方

Causal window-median background → per-frame 0/1 foreground masks (T, H, W) (video).

フレーム t ごとに、直近 window 枚(max(0, t-window+1) .. t、そのフレーム 自身を含む)の画素ごとの中央値を背景 bg とし、|frame_t - bg| > threshold を 1、それ以外を 0 にする。未来のフレームは見ない(因果的)ので、先頭では 枚数が足りないぶん窓が短い。

• video: (T, H, W) の配列、または同形・同 dtype の 2-D フレームの list。 uint8/uint16 は dtype の最大値で [0, 1] に、float はそのまま [0, 1] に クリップ。カラー (T, H, W, C) は受けない。NaN/Inf は ValueError。
• window: 1〜4096 の int(bool 不可)。1 だと背景 = 自分なので全画素 0。 偶数枚のときの中央値は中間 2 値の平均。
• threshold: [0, 1] の強度単位(uint8 なら /255 換算)。
• 返り値: (T, H, W) float64 の 0 / 1。
• 失敗: ValueError(形・dtype・範囲・非有限)。

ゆっくり動く物体は window 枚以内に背景へ溶けるので、その場合は running_gaussian_foreground(選択的更新)か exponential_foreground を。 背景そのものが要るなら temporal_median_window。

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 · frame_difference_causal · exponential_background · exponential_foreground · running_mean_std · optical_flow_magnitude_stream · motion_history_image

同カテゴリ(window)

temporal_median_window · moving_average_window

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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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