denoise op• Data kinds: video → video
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.temporal_bilateral(video, window: 'int' = 5, sigma_t: 'float' = 2.0, sigma_r: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import videostream; videostream.temporal_bilateral(video, window: 'int' = 5, sigma_t: 'float' = 2.0, sigma_r: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsvideostream.get("temporal_bilateral"))
हर frame पर causal temporal bilateral denoise → (T, H, W) (video)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
Edge-preserving in time: averages recent frames but drops the weight of frames that differ (moved), so it denoises static regions without ghosting the motion the way moving_average_window does.
• 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।
• find_ops_by_meaning — py -3.11 examples/find_ops_by_meaning.py
• 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
denoise)—
*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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