typed op• Data kinds: video → video
• Call: fullseye.apply(img, "tb_exponential_background", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_exponential_background: knob a को बदलने का figure (docs site)
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_exponential_background: stages का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ tb_exponential_background: दूसरी images पर output (docs site)
Motion (GIF: frames / views / slices क्रम से। स्थिर figure ही पूरा रूप है, GIF सहायक है):
हर frame पर recursive background bg ← (1−α)·bg + α·frame → (T, H, W) (video)।
पहले frame से bg को initialise किया जाता है, और फिर हर pixel पर bg += α (frame - bg) दोहराया जाता है, यानी exponential moving average। state केवल 1 background image है (कोई window नहीं)। frame t का output उस समय के bg की copy है, और t = 0 input का पहला frame ही है।
• video: (T, H, W) array या 2-D frame की list। integer dtype को अधिकतम मान से [0, 1] में normalise, float को [0, 1] में clip किया जाता है। NaN/Inf पर ValueError।
• alpha: [0, 1]। time constant लगभग 1/α frame है (0.05 → लगभग 20 frame)। 0 पर background पहले frame पर ही स्थिर, 1 पर हमेशा वर्तमान frame। वस्तु रुकने पर लगभग 1/α frame में background में समा जाती है (selective update नहीं है)।
• return value: (T, H, W) float64, [0, 1]।
• विफलता: ValueError (shape, dtype, alpha की range)।
foreground mask भी चाहिए तो उसी model का exponential_foreground। हर pixel के noise के अनुसार threshold मिलाना हो तो running_gaussian_background।
2-D evolution registry में bridge किया गया videostream का op exponential_background। implementation वही है; केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुरूप किया गया है। a से alpha (default 0.05) बदला जाता है। b उपयोग नहीं होता।
• 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।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
img_to_video 0.50 0.50 tb_exponential_background 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op exponential_background को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py
video को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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