running_mean_std — VIDEOSTREAM recursive op

• 数据种类:video → table

• 调用:import videostream; videostream.running_mean_std(video) -> 'dict'(或 opsvideostream.get("running_mean_std"))

用法

整段片段的 Welford 逐像素均值 / 总体标准差 → `{"mean", "std", "n"}(table`)。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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.

详细使用指南

• video_streaming 族使用指南

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• 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

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 table 作为输入)

—

同类别(recursive)

frame_difference_causal · exponential_background · exponential_foreground

*Provenance: videostream.py — VIDEOSTREAM 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.