tb_exponential_foreground — 2D `typed` op

• データ種: video → video

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_exponential_foreground", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

tb_exponential_foreground: input → output

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*

つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

▸ tb_exponential_foreground: つまみ a を振った図 (docs サイト)

つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

▸ tb_exponential_foreground: つまみ b を振った図 (docs サイト)

段階(前置きの op → この op。左から順):

▸ tb_exponential_foreground: 段階の図 (docs サイト)

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

▸ tb_exponential_foreground: 別の画像での出力 (docs サイト)

動き(GIF: フレーム / 視点 / スライスを順に。静止の図が完成形で、GIF は補助):

tb_exponential_foreground: animation

使い方

前景マスク |frame − exponential background| > threshold → 0/1 の (T, H, W)（video）。

exponential_background と同じ指数移動平均 bg += α (frame - bg) を回し、各フレームで 更新後の bg との差 |frame - bg| > threshold を 1 にする。先頭フレームは bg の初期化に使われ差が 0 なので、t = 0 は全画素 0。

• video: (T, H, W) 配列か 2-D フレームの list。整数 dtype は最大値で [0, 1] に正規化、float はクリップ。NaN/Inf は ValueError。

• alpha: [0, 1]。大きいほど背景が速く追従し、止まった物体は約 1/α 枚で消える。1 だと bg == frame になり常に全画素 0。

• threshold: [0, 1] の強度単位。全画素共通の絶対閾なので、暗部の雑音と明部の雑音を同じ閾で切ることになる。

• 返り値: (T, H, W) float64 の 0 / 1。

• 失敗: ValueError。

画素ごとの分散で閾を決めたいなら running_gaussian_foreground。ゴーストの無い動き検出なら three_frame_difference。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした videostream の op exponential_foreground。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。a が alpha(既定 0.05)、b が threshold(既定 0.1)を振る。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

img_to_video 0.50 0.50
tb_exponential_foreground 0.50 0.50

▸ このパイプラインを読み込む · 読み込んで実行

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

次の例は元の台帳 op exponential_foreground を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。

• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py

型が繋がる次の op(`video` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

tb_exponential_foreground — 2D typed op

使い方