Быстрое движение и обнаружение объектов в opencv

Question

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 ообнаружение человека, но если мы увидим видео с футбольным матчем, то ничего с обнаружением человека не получится, потому что мы можем рассматривать человека как объекты. Может быть, мы можем сделать это с обнаружением BLOB-объектов, но есть много проблем с BLOB-объектами, такими как:) Я хочу отделить каждого игрока.так что если игроки столкнутся, то обнаружение блобов не поможет.поэтому будет проблема с идентификацией игрока отдельно 2) во-вторых, будет проблема с освещением на стадионе.

так есть ли какой-то конкретный алгоритм или метод или библиотека для этого ..?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 выражайте свои взгляды в этом.

Answer 1

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 стабилизацию видео, чтобы исправить это.движение камеры (попробуйте отличный плагин Deshaker для VirtualDub ).

Для быстрого движения игрока, вычитание фона или обнаружение других пятен определенно помогут.Вы можете использовать это, чтобы получить приблизительную кинематическую оценку и использовать это как оценку вашего ядра размытия.Затем его можно использовать для размытия чипа изображения, содержащего плеер.

Вы можете выполнить дополнительную обработку, чтобы установить идентификацию на основе номеров майки OCRing и т. Д.

Вы упомянули обеспокоенность по поводу освещения на стадионе.,Является ли основной проблемой то, что он будет отбрасывать тени?С этим может справиться детектор HOG.Обнаружение блобов, чтобы получить размытие, ядро ​​должно по-прежнему нормально работать с тенью.

Если у вас есть контроль над камерой, вы можете уменьшить время экспозиции, чтобы уменьшить размытие.Методы шумоподавления могут использоваться для уменьшения шума ПЗС, возникающего при экстремальных условиях слабого освещения и плотного оптического потока, выравнивая кадры и повышая уровень сигнала до чего-то разумного путем добавления снятых кадров.