background op• 데이터 종류: video → video
• 호출: 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'(구현을 직접 호출하려면 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', 원장에서 가져오려면 opsvideostream.get("running_gaussian_background"))
적응적 단일 가우스 배경(이동 평균)을 프레임별로 → (T, H, W)(video).
화소마다 평균 mean 과 분산 var 를 갖는 단일 가우스 배경(Wren 의 Pfinder)을돌리고, 각 프레임 후의 mean 을 반환한다. 전경 판정은 (frame - mean)^2 > k^2 var. selective=True(기본값)에서는 전경으로 판정한 화소의 mean / var 를 갱신하지 않으므로, 천천히 움직이는 물체가 배경에 녹아들지 않는다. 갱신식은 mean += α diff, var += α (diff^2 - var), var 의 하한은 1e-4.
• video: (T, H, W) 배열 또는 2-D 프레임 list. 정수는 최댓값으로 [0, 1] 로 정규화, float 는 클립. NaN/Inf 는 ValueError.
• alpha: [0, 1] 의 학습률. 기본값 0.02(시상수 약 50 장).
• k: [0, 100]. 전경으로 간주하는 표준편차의 배수. 기본값 2.5.
• var_init: [1e-9, 1]. 첫 프레임에서의 분산 초기값([0, 1] 강도의 2 제곱). 너무 작으면 2 장째부터 전 화소가 전경이 되고, selective 로 갱신이 멈춘다.
• selective: 전경 화소의 갱신을 멈출지 여부. False 면 전 화소를 항상 갱신.
• 반환값: (T, H, W) float64. t = 0 은 첫 프레임 그 자체.
• 실패: ValueError(형태·dtype·각 범위).
같은 모델의 전경 마스크는 running_gaussian_foreground(같은 인수로 짝지으면프레임마다 정합한다).
• mv_cables — 케이블(규격·속도·급전·로봇 케이블)
• mv_frame_grabbers — 프레임 그래버 보드(광학계는 아니지만 촬영 가능 여부를 정한다)
• mv_standards — 카메라 인터페이스 규격과 단체
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py
video 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.