running_mean_std — VIDEOSTREAM `recursive` op

• Datenarten: video → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.running_mean_std(video) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import videostream; videostream.running_mean_std(video) -> 'dict'; aus dem Register: opsvideostream.get("running_mean_std"))

Verwendung

Welford-Mittelwert / Populations-Std pro Pixel über den Clip → {"mean", "std", "n"} (table).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

Equals video.mean(0) / video.std(0) but needs two images of state, not the clip — the streaming form for a recording that never ends.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie video_streaming

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• mv_cables — Kabel (Standards, Geschwindigkeit, Stromversorgung, Roboterkabel)

• mv_frame_grabbers — Framegrabber-Karten (keine Optik, entscheiden aber, ob überhaupt aufgenommen werden kann)

• mv_standards — Kameraschnittstellen: Standards und Gremien

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`recursive`)

frame_difference_causal · exponential_background · exponential_foreground

*Provenance: videostream.py — VIDEOSTREAM Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

running_mean_std — VIDEOSTREAM recursive op