tb_exponential_background — 2D typed op

• 데이터 종류: video → video

• 호출: fullseye.apply(img, "tb_exponential_background", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*

노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):

▸ tb_exponential_background: 노브 a 스윕 (문서 사이트)

*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):

▸ tb_exponential_background: 단계 (문서 사이트)

다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):

▸ tb_exponential_background: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)

움직임(GIF: 프레임 / 시점 / 슬라이스를 차례로. 정지 그림이 완성형이고 GIF는 보조):

사용법

프레임별 재귀 배경 bg ← (1−α)·bg + α·frame → (T, H, W)(video).

첫 프레임으로 bg를 초기화하고, 이후 bg += α (frame - bg)를 화소별로반복하는 지수 이동 평균. 상태는 배경 1장뿐(창을 갖지 않는다). 프레임 t의출력은 그 시점의 bg의 사본이며, t = 0은 입력의 첫 프레임 그 자체.

• video: (T, H, W) 배열이나 2-D 프레임의 list. 정수 dtype은 최댓값으로 [0, 1]로 정규화, float는 [0, 1]로 클립. NaN/Inf는 ValueError.

• alpha: [0, 1]. 시정수는 대략 1/α 프레임(0.05 → 약 20장). 0이면 배경은 첫 프레임 그대로 고정, 1이면 항상 현재 프레임. 물체가 멈추면 1/α장 정도로 배경에 흡수된다(선택적 갱신은 없다).

• 반환값: (T, H, W) float64, [0, 1].

• 실패: ValueError(형상·dtype·alpha의 범위).

전경 마스크까지 원하면 같은 모델의 exponential_foreground. 화소별잡음에 임계값을 맞추고 싶다면 running_gaussian_background.

2-D 진화 레지스트리로 연결한 videostream의 op exponential_background. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞췄다. a는 alpha(기본값 0.05)를 바꾼다. b는 사용하지 않는다.

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.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

img_to_video 0.50 0.50
tb_exponential_background 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기  ·  불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

아래 예제는 원래의 대장 op exponential_background를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).

• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py

타입이 이어지는 다음 연산자(video 를 입력으로 받는 것)

identity · tb_temporal_bandpass · tb_temporal_band_power · tb_temporal_median_window · tb_moving_average_window · tb_background_subtraction_window · tb_frame_difference_causal · tb_exponential_foreground

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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