running_gaussian_foreground — VIDEOSTREAM background op

• Datenarten: video → video

• Aufruf: import videostream; videostream.running_gaussian_foreground(video, alpha: 'float' = 0.02, k: 'float' = 2.5, var_init: 'float' = 0.01, selective: 'bool' = True) -> 'np.ndarray' (oder opsvideostream.get("running_gaussian_foreground"))

Verwendung

Adaptive Einzel-Gauß-Vordergrundmasken pro Bild → 0/1 `(T, H, W) (video`).

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

Per-pixel mean/variance background (Wren *Pfinder*); foreground is

`> k` standard deviations from the mean. The first frame is all background.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie video_streaming

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• mv_cables — ケーブル（規格・速度・給電・ロボットケーブル）

• mv_frame_grabbers — フレームグラバーボード（光学系ではないが、撮れるかを決める）

• mv_standards — カメラインターフェースの規格と団体

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 video als Eingabe)

temporal_median_window · moving_average_window · background_subtraction_window · frame_difference_causal · exponential_background · exponential_foreground · running_mean_std · optical_flow_magnitude_stream

Gleiche Kategorie (background)

running_gaussian_background

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

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