running_gaussian_background — VIDEOSTREAM `background` op

• 数据种类:video → video

• 调用: 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'(要直接调用实现,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';从台账取用则 opsvideostream.get("running_gaussian_background"))

用法

自适应单高斯背景(滑动均值)逐帧 → (T, H, W)(video)。

运行逐像素持有均值 mean 与方差 var 的单高斯背景(Wren 的 Pfinder), 返回每帧之后的 mean。前景判定为 (frame - mean)^2 > k^2 var。selective=True(默认)时，被判为前景的像素的 mean / var 不更新，因此缓慢移动的物体不会融入背景。更新式为 mean += α diff、var += α (diff^2 - var),var 的下限为 1e-4。

• video: (T, H, W) 数组或 2-D 帧的 list。整数按最大值归一化到 [0, 1],float 做裁剪。NaN/Inf 抛出 ValueError。

• alpha: [0, 1] 的学习率。默认 0.02(时间常数约 50 帧)。

• k: [0, 100]。视为前景的标准差倍数。默认 2.5。

• var_init: [1e-9, 1]。第一帧时方差的初始值([0, 1] 强度的 2 次方)。过小则从第 2 帧起全部像素都成为前景，selective 会使更新停止。

• selective: 是否停止更新前景像素。为 False 时始终更新全部像素。

• 返回值: (T, H, W) float64。t = 0 即第一帧本身。

• 失败: ValueError(形状、dtype、各范围)。

同一模型的前景掩模为 running_gaussian_foreground(用相同参数配对使用时，逐帧保持一致)。

详细使用指南

• video_streaming 族使用指南

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• mv_cables — 线缆(规格、速度、供电、机器人线缆)

• mv_frame_grabbers — 图像采集卡(不属于光学系统,却决定能否采到图像)

• mv_standards — 相机接口规格与标准组织

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `video` 作为输入)

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

同类别(`background`)

running_gaussian_foreground

*Provenance: videostream.py — VIDEOSTREAM 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

running_gaussian_background — VIDEOSTREAM background op

用法