background op• Data kinds: video → video
• Call: 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' (implementation को सीधे call करना हो तो 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', registry से लेना हो तो opsvideostream.get("running_gaussian_background"))
हर frame पर adaptive single-Gaussian background (running mean) → (T, H, W) (video)।
हर pixel के लिए mean mean और variance var रखने वाला single-Gaussian background (Wren का Pfinder) चलाता है, और हर frame के बाद का mean लौटाता है। foreground की जाँच है (frame - mean)^2 > k^2 var। selective=True (default) में foreground माने गए pixels के mean / var update नहीं किए जाते, इसलिए धीरे चलने वाली वस्तुएँ background में नहीं घुलतीं। update के सूत्र mean += α diff, var += α (diff^2 - var) हैं, और var की निचली सीमा 1e-4 है।
• video: (T, H, W) array या 2-D frames की list। integer को अधिकतम मान से [0, 1] में normalise किया जाता है, float को clip किया जाता है। NaN/Inf पर ValueError।
• alpha: [0, 1] की learning rate। default 0.02 (time constant लगभग 50 frames)।
• k: [0, 100]। foreground मानने के लिए standard deviation का गुणज। default 2.5।
• var_init: [1e-9, 1]। पहले frame पर variance का प्रारंभिक मान ([0, 1] intensity की 2 घात)। बहुत छोटा हो तो 2 वें frame से सभी pixel foreground बन जाते हैं, और selective से update रुक जाता है।
• selective: foreground pixels का update रोकना है या नहीं। False होने पर सभी pixel हमेशा update होते हैं।
• return value: (T, H, W) float64। t = 0 पहला frame ही है।
• विफलता: ValueError (shape, dtype, हर range)।
उसी model का foreground mask running_gaussian_foreground है (समान arguments के साथ जोड़ी बनाने पर हर frame में मेल रहता है)।
• 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 · exponential_foreground · running_mean_std · optical_flow_magnitude_stream
background)*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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