frame_difference_causal — VIDEOSTREAM recursive op

• 데이터 종류: video → video

• 호출: import videostream; videostream.frame_difference_causal(video) -> 'np.ndarray'(또는 opsvideostream.get("frame_difference_causal"))

사용법

`|frame t − frame t−1|(첫 프레임은 0) → (T, H, W)(video`).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

Same length as the input (unlike :func:videops.frame_difference, `T−1`),

so it composes frame-for-frame with the other stream ops.

자세한 사용 가이드

• video_streaming 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• 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

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py

타입이 이어지는 다음 연산자(video 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(recursive)

exponential_background · exponential_foreground · running_mean_std

*Provenance: videostream.py — VIDEOSTREAM 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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