typed op• Datenarten: video → video
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_running_gaussian_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_running_gaussian_background: Regler a durchfahren (Doku-Website)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_running_gaussian_background: Regler b durchfahren (Doku-Website)
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_running_gaussian_background: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_running_gaussian_background: andere Eingaben (Doku-Website)
Bewegung (GIF: Bilder / Ansichten / Schnitte nacheinander. Die stehende Abbildung ist die vollständige; das GIF ist ergänzend):
Adaptiver Einzel-Gauß-Hintergrund (der laufende Mittelwert) pro Frame → (T, H, W) (video).
Betreibt einen Einzel-Gauß-Hintergrund (Wrens Pfinder) mit Mittelwert mean und Varianz var je Pixel und gibt mean nach jedem Frame zurück. Der Vordergrundtest ist (frame - mean)^2 > k^2 var. Bei selective=True (Standard) werden mean / var von als Vordergrund eingestuften Pixeln nicht aktualisiert, sodass langsam bewegte Objekte nicht in den Hintergrund schmelzen. Die Aktualisierung lautet mean += α diff, var += α (diff^2 - var), mit Untergrenze 1e-4 für var.
• video: ein (T, H, W)-Array oder eine list von 2-D-Frames. Ganzzahlen werden über ihr Maximum auf [0, 1] normiert, float wird begrenzt (clip). NaN/Inf ergeben ValueError.
• alpha: Lernrate in [0, 1]. Standard 0.02 (Zeitkonstante etwa 50 Frames).
• k: [0, 100]. Vielfaches der Standardabweichung, ab dem als Vordergrund gilt. Standard 2.5.
• var_init: [1e-9, 1]. Anfangsvarianz im ersten Frame (Quadrat der [0, 1]-Intensität). Ist sie zu klein, wird ab dem 2. Frame jedes Pixel Vordergrund, und selective stoppt die Aktualisierung.
• selective: ob die Aktualisierung von Vordergrundpixeln gestoppt wird. Bei False werden stets alle Pixel aktualisiert.
• Rückgabewert: (T, H, W) float64. t = 0 ist der erste Frame selbst.
• Fehlschlag: ValueError (Form, dtype, jeweilige Bereiche).
Die Vordergrundmaske desselben Modells ist running_gaussian_foreground (mit denselben Argumenten gepaart ist sie Frame für Frame konsistent).
Die videostream-Op running_gaussian_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 0.02), b variiert k (Standard 2.5).
• 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_running_gaussian_background 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op running_gaussian_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_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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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