typed op• Datenarten: video → video
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_exponential_background", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_exponential_background: Regler a durchfahren (Doku-Website)
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_exponential_background: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_exponential_background: andere Eingaben (Doku-Website)
Bewegung (GIF: Bilder / Ansichten / Schnitte nacheinander. Die stehende Abbildung ist die vollständige; das GIF ist ergänzend):
Rekursiver Hintergrund bg ← (1−α)·bg + α·frame pro Frame → (T, H, W) (video).
bg wird mit dem ersten Frame initialisiert, danach wird bg += α (frame - bg) pixelweise wiederholt:
ein exponentieller gleitender Mittelwert. Der Zustand ist nur 1 Hintergrundbild (kein Fenster). Die Ausgabe für Frame t ist eine Kopie von bg zu diesem Zeitpunkt, t = 0 ist der erste Eingabeframe selbst.
• video: ein (T, H, W)-Array oder eine list von 2-D-Frames. Ganzzahl-dtypes werden über ihr Maximum auf [0, 1] normiert, float wird auf [0, 1] begrenzt (clip). NaN/Inf ergeben ValueError.
• alpha: [0, 1]. Die Zeitkonstante beträgt etwa 1/α Frames (0.05 → etwa 20 Frames). Bei 0 bleibt der Hintergrund auf dem ersten Frame fixiert, bei 1 ist er stets der aktuelle Frame. Bleibt ein Objekt stehen, wird es nach etwa 1/α Frames vom Hintergrund absorbiert (es gibt keine selektive Aktualisierung).
• Rückgabewert: (T, H, W) float64, [0, 1].
• Fehlschlag: ValueError (Form, dtype, Bereich von alpha).
Wird auch die Vordergrundmaske gebraucht, exponential_foreground mit demselben Modell. Um den Schwellwert an das pixelweise Rauschen anzupassen, running_gaussian_background.
Die videostream-Op exponential_background, in die 2-D-Evolutionsregistry überbrückt. Die Implementierung ist dieselbe; nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. a variiert alpha (Standard 0.05). b wird nicht verwendet.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_video 0.50 0.50 tb_exponential_background 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op exponential_background auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py
video als Eingabe)identity · tb_temporal_bandpass · tb_temporal_band_power · tb_temporal_median_window · tb_moving_average_window · tb_background_subtraction_window · tb_frame_difference_causal · tb_exponential_foreground
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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