create_bg_esti — MV `tracking` op

• Datenarten: image2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.create_bg_esti(image, process_noise=0.0001, measurement_noise=0.001, threshold=0.1, foreground_gain=0.05) (die Implementierung direkt: import mvtrack; mvtrack.create_bg_esti(image, process_noise=0.0001, measurement_noise=0.001, threshold=0.1, foreground_gain=0.05); aus dem Register: opsmv.get("create_bg_esti"))

• HALCON-Äquivalent: create_bg_esti (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)

Verwendung

Erzeugt aus dem ersten Bild ein pixelweises Kalman-Hintergrundmodell.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

各画素の背景はランダムウォークと見なし、過程の雑音 process_noise と観測の雑音 measurement_noise の分散からゲインが決まる。前景と判定された画素はゲインに foreground_gain を掛けて弱く更新し、通過する物体を背景に取り込まない。空の入力(image が 0 要素)は ValueError。

Args:

image: 最初の画像 (H, W)。

process_noise: 過程の雑音の分散(> 0)。

measurement_noise: 観測の雑音の分散(> 0)。

threshold: 前景と判定する残差の絶対値(> 0)。

foreground_gain: 前景の画素のゲイン倍率(0..1)。

Returns:

背景 background と分散 variance を持つモデルの dict。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie machine_vision_classics

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

map_image · rectify_to_world_plane · change_radial_distortion_image · find_ncc_models · run_bg_esti · give_bg_esti · update_bg_esti · classify_class_gmm

Gleiche Kategorie (`tracking`)

filter_kalman · run_bg_esti · give_bg_esti · update_bg_esti

*Provenance: mvtrack.py — MV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

create_bg_esti — MV tracking op