Быстрое движение и обнаружение объектов в opencv
Как мы можем обнаружить быстрое движение и объект одновременно, позвольте мне привести пример... предположим, что есть одно видео о футбольном матче, и я хочу определить местоположение каждого игрока с максимальной точностью. Я думал об обнаружении человека, но если мы увидим видео с футбольными матчами, то ничего не будет обнаружено с помощью обнаружения человеком, потому что мы можем рассматривать человека как объекты. Может быть, мы сможем сделать это с обнаружением BLOB-объектов, но есть много проблем с BLOB-объектами, такими как: -
1) Я хочу отделить каждого игрока. так что если игроки столкнутся, то обнаружение блобов не поможет. таким образом, будет проблема, чтобы идентифицировать игрока отдельно 2), во-вторых, будет проблема огней на стадионе.
так есть ли какой-то конкретный алгоритм или метод или библиотека, чтобы сделать это..? Я видел какую-то исследовательскую работу, но не удовлетворен... поэтому предложите что-нибудь, связанное с этим, например, любую статью, алгоритм, библиотеку, любой метод, любую исследовательскую работу и т. д., и, пожалуйста, все высказывайте свое мнение по этому поводу.
1 ответ
Для быстрого и надежного обнаружения человека гистограмма градиентов Далала и Триггса обычно считается очень хорошей. Вы пытались играть с этим?
Поскольку вы упомянули о быстрых изменениях движения, вас беспокоит быстрое движение камеры или быстрое движение игрока / мяча?
Вы можете сделать 2D или 3D видео стабилизацию, чтобы исправить движение камеры (попробуйте отличный плагин Deshaker для VirtualDub).
Для быстрого движения игрока, вычитание фона или другое обнаружение капли определенно помогут. Вы можете использовать это, чтобы получить приблизительную кинематическую оценку и использовать это как оценку вашего ядра размытия. Это может быть использовано для удаления микросхемы изображения, содержащей плеер.
Вы можете выполнить дополнительную обработку, чтобы установить идентификацию на основе номеров майки OCRing и т. Д.
Вы упомянули беспокойство по поводу огней на стадионе. Является ли основной проблемой то, что он будет отбрасывать тени? С этим может справиться детектор HOG. Обнаружение BLOB-объектов для размытия ядра все равно должно работать с тенью.
Если у вас есть контроль над камерой, вы можете уменьшить время экспозиции, чтобы уменьшить размытость. Методы шумоподавления могут быть использованы для уменьшения шума ПЗС, который возникает при экстремальных условиях слабого освещения и плотного оптического потока, выравнивают кадры и возвращают сигнал обратно к чему-то разумному путем добавления снятых кадров.