recursive op• Data kinds: video → video
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.exponential_background(video, alpha: 'float' = 0.05) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import videostream; videostream.exponential_background(video, alpha: 'float' = 0.05) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsvideostream.get("exponential_background"))
हर frame पर recursive background bg ← (1−α)·bg + α·frame → (T, H, W) (video)।
पहले frame से bg initialise करके, उसके बाद हर pixel पर bg += α (frame - bg) को दोहराने वाला exponential moving average। state केवल 1 background 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 frames की list। integer dtype को अधिकतम मान से [0, 1] में normalise किया जाता है, float को [0, 1] में clip किया जाता है। NaN/Inf पर ValueError।
• alpha: [0, 1]। time constant लगभग 1/α frames है (0.05 → लगभग 20 frames)। 0 होने पर background पहले frame पर स्थिर रहता है, 1 होने पर हमेशा वर्तमान frame। वस्तु रुकने पर लगभग 1/α frames 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 रखना हो तो running_gaussian_background।
• video_streaming family guide
• mv_cables — Cables (standards, speed, power delivery, robot cables)
• mv_frame_grabbers — Frame grabber boards (optics नहीं, पर यही तय करते हैं कि capture हो भी सकता है या नहीं)
• mv_standards — Camera interface standards और उनके पीछे की संस्थाएँ
• 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।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py
video को input के रूप में लेते हैं)temporal_median_window · moving_average_window · background_subtraction_window · frame_difference_causal · exponential_foreground · running_mean_std · optical_flow_magnitude_stream · motion_history_image
recursive)frame_difference_causal · exponential_foreground · running_mean_std
*Provenance: videostream.py — VIDEOSTREAM 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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