typed op• Datenarten: video → video
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_background_subtraction_window", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_background_subtraction_window: Regler a durchfahren (Doku-Website)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_background_subtraction_window: Regler b durchfahren (Doku-Website)
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_background_subtraction_window: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_background_subtraction_window: andere Eingaben (Doku-Website)
Bewegung (GIF: Bilder / Ansichten / Schnitte nacheinander. Die stehende Abbildung ist die vollständige; das GIF ist ergänzend):
Kausaler Fenster-Median-Hintergrund → Vordergrundmasken (0/1) pro Frame (T, H, W) (video).
Für jeden Frame t wird der pixelweise Median der letzten window Frames (max(0, t-window+1) .. t, einschließlich dieses Frames selbst) als Hintergrund bg genommen, und |frame_t - bg| > threshold wird auf 1 gesetzt, alles andere auf 0. Künftige Frames werden nicht betrachtet (kausal), daher ist das Fenster am Anfang um die fehlenden Frames kürzer.
• video: ein (T, H, W)-Array oder eine list von 2-D-Frames gleicher Form und gleichen dtype. uint8/uint16 werden über das dtype-Maximum auf [0, 1] gebracht, float wird unverändert auf [0, 1] begrenzt (clip). Farbe (T, H, W, C) wird nicht angenommen. NaN/Inf ergeben ValueError.
• window: int in 1–4096 (kein bool). Bei 1 ist der Hintergrund = der Frame selbst, also alle Pixel 0. Bei gerader Anzahl ist der Median der Mittelwert der mittleren 2 Werte.
• threshold: Intensitätseinheit in [0, 1] (bei uint8 per /255 umgerechnet).
• Rückgabewert: (T, H, W) float64 aus 0 / 1.
• Fehlschlag: ValueError (Form, dtype, Bereich, nicht endlich).
Langsam bewegte Objekte schmelzen innerhalb von window Frames in den Hintergrund; in diesem Fall running_gaussian_foreground (selektive Aktualisierung) oder exponential_foreground verwenden. Wird der Hintergrund selbst gebraucht, temporal_median_window.
Die videostream-Op background_subtraction_window, in die 2-D-Evolutionsregistry überbrückt. Die Implementierung ist dieselbe; nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. a variiert window (Standard 5), b variiert threshold (Standard 0.1).
• 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.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_video 0.50 0.50 tb_background_subtraction_window 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op background_subtraction_window auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py
video als Eingabe)identity · tb_temporal_bandpass · tb_temporal_band_power · tb_temporal_median_window · tb_moving_average_window · tb_frame_difference_causal · tb_exponential_background · tb_exponential_foreground
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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