recursive op• Data kinds: video → video
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.exponential_foreground(video, alpha: 'float' = 0.05, threshold: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import videostream; videostream.exponential_foreground(video, alpha: 'float' = 0.05, threshold: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsvideostream.get("exponential_foreground"))
foreground mask |frame − exponential background| > threshold → 0/1 (T, H, W) (video)।
exponential_background जैसा ही exponential moving average bg += α (frame - bg) चलाता है, और हर frame में update के बाद के bg से अंतर |frame - bg| > threshold को 1 करता है। पहला frame bg को initialise करने में लगता है और उसका अंतर 0 है, इसलिए t = 0 पर सभी pixel 0 हैं।
• video: (T, H, W) array या 2-D frames की list। integer dtype को अधिकतम मान से [0, 1] में normalise किया जाता है, float को clip किया जाता है। NaN/Inf पर ValueError।
• alpha: [0, 1]। जितना बड़ा, background उतनी तेज़ी से पीछा करता है, और रुकी हुई वस्तु लगभग 1/α frames में गायब हो जाती है। 1 होने पर bg == frame होता है और हमेशा सभी pixel 0।
• threshold: [0, 1] की intensity इकाई में। यह सभी pixels के लिए एक ही absolute threshold है, इसलिए अंधेरे हिस्से का noise और उजले हिस्से का noise एक ही threshold से काटा जाता है।
• return value: (T, H, W) float64 के 0 / 1।
• विफलता: ValueError।
हर pixel के variance से threshold तय करना हो तो running_gaussian_foreground। ghost-रहित motion detection के लिए three_frame_difference।
• video_streaming family guide
• mv_cables — Cables (standards, speed, power delivery, robot cables)
• mv_frame_grabbers — Frame grabber boards (optics नहीं, पर यही तय करते हैं कि capture हो भी सकता है या नहीं)
• mv_standards — Camera interface standards और उनके पीछे की संस्थाएँ
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py
video को input के रूप में लेते हैं)temporal_median_window · moving_average_window · background_subtraction_window · frame_difference_causal · exponential_background · running_mean_std · optical_flow_magnitude_stream · motion_history_image
recursive)frame_difference_causal · exponential_background · running_mean_std
*Provenance: videostream.py — VIDEOSTREAM operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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