typed op• Data kinds: video → video
• Call: fullseye.apply(img, "tb_exponential_foreground", 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_foreground: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_exponential_foreground: knob b को बदलने का figure (docs site)
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_exponential_foreground: 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_foreground: दूसरी images पर output (docs site)
Motion (GIF: frames / views / slices क्रम से। स्थिर figure ही पूरा रूप है, GIF सहायक है):
foreground masks |frame − exponential background| > threshold → 0/1 (T, H, W) (video)।
exponential_background वाला ही exponential moving average bg += α (frame - bg) चलाया जाता है, और हर frame में update के बाद वाले bg से अंतर |frame - bg| > threshold को 1 किया जाता है। पहला frame bg को initialise करने में उपयोग होता है और उसका अंतर 0 है, इसलिए t = 0 पर सभी pixel 0 होते हैं।
• video: (T, H, W) array या 2-D frame की list। integer dtype को अधिकतम मान से [0, 1] में normalise, float को clip किया जाता है। NaN/Inf पर ValueError।
• alpha: [0, 1]। जितना बड़ा, background उतनी तेज़ी से पीछा करता है, और रुकी हुई वस्तु लगभग 1/α frame में गायब हो जाती है। 1 पर bg == frame होकर हमेशा सभी pixel 0।
• threshold: [0, 1] की intensity unit। यह सभी pixel के लिए साझा absolute threshold है, इसलिए अंधेरे हिस्से का noise और उजले हिस्से का noise एक ही threshold से काटे जाते हैं।
• return value: (T, H, W) float64 का 0 / 1।
• विफलता: ValueError।
हर pixel के variance से threshold तय करना हो तो running_gaussian_foreground। ghost रहित motion detection के लिए three_frame_difference।
2-D evolution registry में bridge किया गया videostream का op exponential_foreground। implementation वही है; केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुरूप किया गया है। a से alpha (default 0.05) और b से threshold (default 0.1) बदला जाता है।
• 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_foreground 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op exponential_foreground 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_background
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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