background_subtraction_window — VIDEOSTREAM `window` op

• 数据种类:video → video

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.background_subtraction_window(video, window: 'int' = 5, threshold: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import videostream; videostream.background_subtraction_window(video, window: 'int' = 5, threshold: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray';从台账取用则 opsvideostream.get("background_subtraction_window"))

用法

因果窗口中位数背景 → 逐帧 0/1 前景掩码 (T, H, W)(video)。

对每一帧 t，把最近 window 帧(max(0, t-window+1) .. t,包含该帧本身)的逐像素中位数作为背景 bg，将 |frame_t - bg| > threshold 置为 1，其余置为 0。不看未来的帧(因果的)，因此在开头帧数不足的部分窗口较短。

• video: (T, H, W) 数组，或形状相同、dtype 相同的 2-D 帧的 list。uint8/uint16 按 dtype 最大值归一化到 [0, 1],float 则直接裁剪到 [0, 1]。不接受彩色 (T, H, W, C)。NaN/Inf 抛出 ValueError。

• window: 1~4096 的 int(不可为 bool)。为 1 时背景 = 自身，因此全部像素为 0。帧数为偶数时的中位数取中间 2 个值的平均。

• threshold: [0, 1] 的强度单位(uint8 时按 /255 换算)。

• 返回值: (T, H, W) float64 的 0 / 1。

• 失败: ValueError(形状、dtype、范围、非有限值)。

缓慢移动的物体会在 window 帧之内融入背景，这种情况下请用 running_gaussian_foreground(选择性更新)或 exponential_foreground。若需要背景本身，用 temporal_median_window。

详细使用指南

• video_streaming 族使用指南

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• mv_cables — 线缆(规格、速度、供电、机器人线缆)

• mv_frame_grabbers — 图像采集卡(不属于光学系统,却决定能否采到图像)

• mv_standards — 相机接口规格与标准组织

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `video` 作为输入)

temporal_median_window · moving_average_window · frame_difference_causal · exponential_background · exponential_foreground · running_mean_std · optical_flow_magnitude_stream · motion_history_image

同类别(`window`)

temporal_median_window · moving_average_window

*Provenance: videostream.py — VIDEOSTREAM 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

background_subtraction_window — VIDEOSTREAM window op

用法