create_bg_esti — MV `tracking` op

• 数据种类:image2d → table

• 调用: 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)(要直接调用实现,import mvtrack; mvtrack.create_bg_esti(image, process_noise=0.0001, measurement_noise=0.001, threshold=0.1, foreground_gain=0.05);从台账取用则 opsmv.get("create_bg_esti"))

• HALCON 对应:create_bg_esti(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

• GPU:无(仅 CPU 参考实现)

用法

由第一幅图像创建逐像素卡尔曼背景模型。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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。画素値は [0, 1] の float(threshold と雑音の分散も同じ尺度)。整数 dtype の画像と [0, 1] の外の値は ValueError(uint8 は / 255 してから渡す)。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。

详细使用指南

• machine_vision_classics 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py

• poc_real_bg_kalman_tracking — py -3.11 examples/poc_real_bg_kalman_tracking.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

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

同类别(`tracking`)

filter_kalman · run_bg_esti · give_bg_esti · update_bg_esti

*Provenance: mvtrack.py — MV 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

create_bg_esti — MV tracking op

用法