tb_exponential_foreground — 2D typed op

• Datenarten: video → video

• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_exponential_foreground", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

tb_exponential_foreground: input → output

*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_exponential_foreground: Regler a durchfahren (Doku-Website)

Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ tb_exponential_foreground: Regler b durchfahren (Doku-Website)

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ tb_exponential_foreground: Stufen (Doku-Website)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ tb_exponential_foreground: andere Eingaben (Doku-Website)

Bewegung (GIF: Bilder / Ansichten / Schnitte nacheinander. Die stehende Abbildung ist die vollständige; das GIF ist ergänzend):

tb_exponential_foreground: animation

Verwendung

Vordergrundmasken |frame − exponential background| > threshold → 0/1 (T, H, W) (video).

Führt denselben exponentiellen gleitenden Mittelwert bg += α (frame - bg) wie exponential_background aus und setzt in jedem Frame die Differenz zum aktualisierten bg mit |frame - bg| > threshold auf 1. Der erste Frame dient zur Initialisierung von bg und hat die Differenz 0, daher ist t = 0 in allen Pixeln 0.

• video: ein (T, H, W)-Array oder eine list von 2-D-Frames. Ganzzahl-dtypes werden über ihr Maximum auf [0, 1] normiert, float wird begrenzt (clip). NaN/Inf ergeben ValueError.

• alpha: [0, 1]. Je größer, desto schneller folgt der Hintergrund, und ein stehendes Objekt verschwindet nach etwa 1/α Frames. Bei 1 ist bg == frame und alle Pixel sind stets 0.

• threshold: Intensitätseinheit in [0, 1]. Es ist ein für alle Pixel gemeinsamer absoluter Schwellwert, daher werden das Rauschen in dunklen Bereichen und das Rauschen in hellen Bereichen mit derselben Schwelle geschnitten.

• Rückgabewert: (T, H, W) float64 aus 0 / 1.

• Fehlschlag: ValueError.

Um die Schwelle aus der pixelweisen Varianz zu bestimmen, running_gaussian_foreground. Für geisterfreie Bewegungserkennung three_frame_difference.

Die videostream-Op exponential_foreground, in die 2-D-Evolutionsregistry überbrückt. Die Implementierung ist dieselbe; nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. a variiert alpha (Standard 0.05), b variiert threshold (Standard 0.1).

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.

In Studio ausprobieren

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_exponential_foreground 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden  ·  Laden & ausführen

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

Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op exponential_foreground 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

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen video als Eingabe)

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_background

Gleiche Kategorie (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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