running_mean_std — VIDEOSTREAM recursive op

• Data kinds: video → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.running_mean_std(video) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import videostream; videostream.running_mean_std(video) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsvideostream.get("running_mean_std"))

उपयोग

clip पर Welford हर-pixel mean / population std → {"mean", "std", "n"} (table)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

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.

उपयोग की विस्तृत guide

• video_streaming family guide

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• 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

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (table को input के रूप में लेते हैं)

—

इसी category के (recursive)

frame_difference_causal · exponential_background · exponential_foreground

*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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