exponential_background — VIDEOSTREAM `recursive` op

• 資料種類:video → video

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.exponential_background(video, alpha: 'float' = 0.05) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import videostream; videostream.exponential_background(video, alpha: 'float' = 0.05) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsvideostream.get("exponential_background"))

用法

遞迴背景 bg ← (1−α)·bg + α·frame 逐影格 → (T, H, W)(video)。

用第一幀初始化 bg，之後逐像素重複 bg += α (frame - bg) 的指數移動平均。狀態只有 1 張背景(不持有視窗)。幀 t 的輸出是該時刻 bg 的複本，t = 0 即輸入的第一幀本身。

• video: (T, H, W) 陣列或 2-D 幀的 list。整數 dtype 依最大值正規化到 [0, 1],float 截斷到 [0, 1]。NaN/Inf 拋出 ValueError。

• alpha: [0, 1]。時間常數約為 1/α 幀(0.05 → 約 20 幀)。為 0 時背景固定為第一幀，為 1 時始終為目前的幀。物體停下後約 1/α 幀就會被背景吸收(沒有選擇性更新)。

• 回傳值: (T, H, W) float64,[0, 1]。

• 失敗: ValueError(形狀、dtype、alpha 的範圍)。

若還需要前景遮罩，用同一模型的 exponential_foreground。若想讓閾值與逐像素的雜訊相匹配，用 running_gaussian_background。

詳細使用指南

• video_streaming 族使用指南

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• mv_cables — 線纜(規格、速度、供電、機器人線纜)

• mv_frame_grabbers — 影像擷取卡(不屬於光學系統,卻決定能否擷取到影像)

• mv_standards — 相機介面規格與標準組織

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `video` 作為輸入)

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

同類別(`recursive`)

frame_difference_causal · exponential_foreground · running_mean_std

*Provenance: videostream.py — VIDEOSTREAM 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

exponential_background — VIDEOSTREAM recursive op

用法