Запрос рекомендации подхода для идентификации объекта - PullRequest
1 голос
/ 09 января 2012

оборудование Windows 7, OpenCV 2.3.1, Visual Studio C ++ 2010 Express и, в конечном итоге, любые необходимые цифровые видеокамеры, объективы (?)

Проект Я хочу построить машину для определения характеристик полета бейсбольного мяча, который мой сын попадает в поле (длина, направление, высота и т. Д.) В режиме реального времени.

Описание решения У меня будет две стационарные цифровые видеокамеры, которые будут наблюдать за полетом мяча, и я буду анализировать эти видеопотоки с помощью OpenCV, чтобы определять местонахождение и отслеживать мяч.

Методы OpenCV Есть три метода, о которых я читал и / или видел, чтобы идентифицировать шар:

  1. обнаружение окружности по краям
  2. Обнаружение круговых пятен в цветовой гамме (примеры оранжевого и теннисного мяча)
  3. обнаружение движущихся круговых пятен с помощью различий кадров (примеры идентификации и отслеживания автомобилей и людей)

Я сделал первое (cvtColor, GaussianBlur, Canny, HoughCircles) только достаточно хорошо, чтобы заставить его работать с определенными цветными фонами. Я начал вторую, но прежде чем потратить несколько дней на то, чтобы все заработало, я понял, что не знаю, каков наилучший подход. Кому-то, не имеющему опыта анализа изображений, - мне - кажется, что моему ПК может быть трудно найти правильные грани, поскольку погода и фон будут меняться от игры к игре. 2 может быть трудным, потому что на переднем плане может быть несколько капель (белая форма игроков, основы) и фон (белая надпись или фон на знаках), которые также будут бейсбольными белыми, а также потому, что белый цвет бейсбола будет меняться с заходом солнца вниз или мяч испачкался. Я думаю, что 3 - это лучший способ, но я не хочу тратить много времени на то, чтобы все заработало (мои ранние попытки потерпели неудачу), если бы я только узнал, что это недостатки отслеживания бейсбольного мяча после того, как он заработал.

вопрос Какой из 1-3 или 4, 5, 6 (я уверен, что есть и другие известные вам методы, которых я не знаю) является наиболее подходящим подходом в OpenCV для изучения характеристик трехмерного полета (расстояние, высота, направление, и т.д.) бейсбольного удара в дальней части поля?

(Я ожидаю, что мне нужно будет написать код сам, но я бы не отказывался от частей программы, которые мне отправляют.)

Спасибо за любой совет.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...