tracking op• Datenarten: table × image2d → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.run_bg_esti(model, image) (die Implementierung direkt: import mvtrack; mvtrack.run_bg_esti(model, image); aus dem Register: opsmv.get("run_bg_esti"))
• HALCON-Äquivalent: run_bg_esti (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
Aktualisiert den Hintergrund mit einem Bild und gibt die Vordergrundregion zurück.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
背景との差の絶対値が threshold を超える画素を前景にする。入力の model は書き換えず、更新後のモデルを model の鍵で返す。画素値は create_bg_esti と同じ [0, 1] の float (整数 dtype と範囲外は ValueError)。空の入力(image が 0 要素)は ValueError。
Args:
model: create_bg_esti の返り。
image: 現在の画像(モデルと同じ形)。
Returns:
model(更新後)と foreground(bool 配列)を持つ dict。
• Leitfaden zur Familie machine_vision_classics
• 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.
• 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
table als Eingabe)map_image · rectify_to_world_plane · change_radial_distortion_image · find_ncc_models · give_bg_esti · update_bg_esti · classify_class_gmm · evaluate_class_gmm
tracking)filter_kalman · create_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).*
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