typed op• 데이터 종류: video → video
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_exponential_foreground", 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_foreground: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_exponential_foreground: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_exponential_foreground: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_exponential_foreground: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
움직임(GIF: 프레임 / 시점 / 슬라이스를 차례로. 정지 그림이 완성형이고 GIF는 보조):
전경 마스크 |frame − exponential background| > threshold → 0/1 (T, H, W)(video).
exponential_background와 같은 지수 이동 평균 bg += α (frame - bg)를 돌리고, 각 프레임에서 갱신 후의 bg와의 차 |frame - bg| > threshold를 1로 한다. 첫 프레임은 bg의 초기화에 쓰여 차가 0이므로 t = 0은 모든 화소 0.
• video: (T, H, W) 배열이나 2-D 프레임의 list. 정수 dtype은 최댓값으로 [0, 1]로 정규화, float는 클립. NaN/Inf는 ValueError.
• alpha: [0, 1]. 클수록 배경이 빨리 추종하고, 멈춘 물체는약 1/α장으로 사라진다. 1이면 bg == frame이 되어 항상 모든 화소 0.
• threshold: [0, 1]의 강도 단위. 모든 화소 공통의 절대 임계값이므로 어두운 부분의잡음과 밝은 부분의 잡음을 같은 임계값으로 자르게 된다.
• 반환값: (T, H, W) float64의 0 / 1.
• 실패: ValueError.
화소별 분산으로 임계값을 정하고 싶다면 running_gaussian_foreground. 고스트가없는 움직임 검출이라면 three_frame_difference.
2-D 진화 레지스트리로 연결한 videostream의 op exponential_foreground. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞췄다. a는 alpha(기본값 0.05), b는 threshold(기본값 0.1)를 바꾼다.
• 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.
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_foreground 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op exponential_foreground를 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
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_background
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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