running_gaussian_background — VIDEOSTREAM `background` op

• Datenarten: video → video

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.running_gaussian_background(video, alpha: 'float' = 0.02, k: 'float' = 2.5, var_init: 'float' = 0.01, selective: 'bool' = True) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import videostream; videostream.running_gaussian_background(video, alpha: 'float' = 0.02, k: 'float' = 2.5, var_init: 'float' = 0.01, selective: 'bool' = True) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsvideostream.get("running_gaussian_background"))

Verwendung

Adaptiver Einzel-Gauß-Hintergrund (der laufende Mittelwert) pro Bild → (T, H, W) (video).

Führt einen Einzel-Gauß-Hintergrund mit pixelweisem Mittelwert mean und Varianz var aus (Wrens Pfinder) und gibt nach jedem Frame mean zurück. Der Vordergrundtest lautet (frame - mean)^2 > k^2 var. Mit selective=True (Standard) werden mean / var von als Vordergrund eingestuften Pixeln nicht aktualisiert, sodass langsam bewegte Objekte nicht mit dem Hintergrund verschmelzen. Die Aktualisierung lautet mean += α diff und var += α (diff^2 - var), die Untergrenze von var ist 1e-4.

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

• alpha: Lernrate in [0, 1]. Standard 0.02 (Zeitkonstante etwa 50 Frames).

• k: [0, 100]. Vielfaches der Standardabweichung, ab dem als Vordergrund gilt. Standard 2.5.

• var_init: [1e-9, 1]. Anfangsvarianz beim ersten Frame ([0, 1]-Intensität hoch 2). Ist sie zu klein, wird ab dem 2. Frame jedes Pixel Vordergrund, und selective stoppt die Aktualisierung.

• selective: ob die Aktualisierung von Vordergrundpixeln gestoppt wird. Bei False werden stets alle Pixel aktualisiert.

• Rückgabewert: (T, H, W) float64. t = 0 ist der erste Frame selbst.

• Fehler: ValueError (Form, dtype, jeweilige Bereiche).

Die Vordergrundmaske desselben Modells ist running_gaussian_foreground (mit denselben Argumenten gepaart ist sie Frame für Frame konsistent).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie video_streaming

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• mv_cables — Kabel (Standards, Geschwindigkeit, Stromversorgung, Roboterkabel)

• mv_frame_grabbers — Framegrabber-Karten (keine Optik, entscheiden aber, ob überhaupt aufgenommen werden kann)

• mv_standards — Kameraschnittstellen: Standards und Gremien

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.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

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

• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `video` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`background`)

running_gaussian_foreground

*Provenance: videostream.py — VIDEOSTREAM Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

running_gaussian_background — VIDEOSTREAM background op