typed op• 資料種類:video → video
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_running_gaussian_background", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ tb_running_gaussian_background: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)
掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ tb_running_gaussian_background: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)
階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):
▸ tb_running_gaussian_background: 處理階段 (文件網站)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ tb_running_gaussian_background: 其他輸入影像 (文件網站)
動態(GIF: 依序顯示影格 / 視點 / 切片。靜態圖是完整版，GIF 為輔助):
逐幀自適應單一高斯背景（滑動平均）→ (T, H, W)（video）。
執行逐像素保持平均 mean 與變異數 var 的單高斯背景(Wren 的 Pfinder)，回傳每幀之後的 mean。前景判定為 (frame - mean)^2 > k^2 var。selective=True(預設)時，被判為前景的像素的 mean / var 不更新，因此緩慢移動的物體不會融入背景。更新式為 mean += α diff、var += α (diff^2 - var)，var 的下限為 1e-4。
• video：(T, H, W) 陣列或 2-D 幀的 list。整數以最大值正規化到 [0, 1]，float 做截斷。NaN/Inf 為 ValueError。
• alpha：[0, 1] 的學習率。預設 0.02(時間常數約 50 幀)。
• k：[0, 100]。視為前景的標準差倍數。預設 2.5。
• var_init：[1e-9, 1]。第一幀變異數的初始值([0, 1] 強度的 2 次方)。過小則從第 2 幀起全部像素成為前景，因 selective 而停止更新。
• selective：是否停止更新前景像素。False 時始終更新全部像素。
• 回傳值：(T, H, W) float64。t = 0 為第一幀本身。
• 失敗：ValueError(形狀、dtype、各範圍)。
同一模型的前景遮罩為 running_gaussian_foreground(以相同參數成對使用時逐幀一致)。
橋接到 2-D 演化註冊表的 videostream op running_gaussian_background。實作相同，只是呼叫慣例改為 op(v, a, b)。a 調整 alpha(預設 0.02)，b 調整 k(預設 2.5)。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
img_to_video 0.50 0.50 tb_running_gaussian_background 0.50 0.50
下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 running_gaussian_background。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。
• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py
video 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.