通过 OpenCV 跟踪对象

Question

我正在尝试使用 OpenCV 和 Python 跟踪对象（在本例中为球）。例如，我正在使用这个视频：https://www.youtube.com/watch?v=xmQZiSOiD1c

我需要的是在不将视频的其他部分检测为球的情况下跟踪球。按颜色跟踪在这里不起作用。出于同样的原因，寻找圈子也很棘手。

关于这个问题的好方法的想法？

Answer 1

可以先对球进行简单的跟踪：

1. 使用透视单应性隔离桌上足球桌，即构建桌子的平面图以更轻松地跟踪 2D 位置。

2. 使用一种简单的方法进行一系列观察（猜测），使用颜色和/或运动去除背景。

任何概率类型的跟踪（包括粒子过滤）都需要进行一系列观察。进行高质量的观察是产生良好跟踪结果的关键。

这里有一些source code，它对您提供的视频和results 进行了基本的霍夫圆分析。请注意，对于球的过去和当前位置，绿点并不是一个糟糕的近似值。下一步是对颜色数据使用粒子滤波，并通过简单的霍夫分析计算出位置。您可能还想在当前位置周围使用搜索窗口来过滤掉任何误报。

此外，向图像中注入一些噪声可以改善跟踪结果，因为它为特征检测器提供了错误的边缘来锁定。

在投入大量时间使用 python 让一个好的粒子过滤器工作之前，我发现 TLD 和 CMT 跟踪器的性能非常适合这种工作。