background op• 資料種類:video → video
• 呼叫: 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'(要直接呼叫實作,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';從台帳取用則 opsvideostream.get("running_gaussian_background"))
自適應單高斯背景(滑動平均)逐影格 → (T, H, W)(video)。
執行逐像素持有平均值 mean 與變異數 var 的單高斯背景(Wren 的 Pfinder), 回傳每幀之後的 mean。前景判定為 (frame - mean)^2 > k^2 var。selective=True(預設)時，被判為前景的像素的 mean / var 不更新，因此緩慢移動的物體不會融入背景。更新式為 mean += α diff、var += α (diff^2 - var),var 的下限為 1e-4。
• video: (T, H, W) 陣列或 2-D 幀的 list。整數依最大值正規化到 [0, 1],float 做截斷。NaN/Inf 拋出 ValueError。
• alpha: [0, 1] 的學習率。預設 0.02(時間常數約 50 幀)。
• k: [0, 100]。視為前景的標準差倍數。預設 2.5。
• var_init: [1e-9, 1]。第一幀時變異數的初始值([0, 1] 強度的 2 次方)。過小則從第 2 幀起全部像素都成為前景，selective 會使更新停止。
• selective: 是否停止更新前景像素。為 False 時始終更新全部像素。
• 回傳值: (T, H, W) float64。t = 0 即第一幀本身。
• 失敗: ValueError(形狀、dtype、各範圍)。
同一模型的前景遮罩為 running_gaussian_foreground(以相同參數配對使用時，逐幀保持一致)。
• 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
• 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。
• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py
video 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.