小编给大家分享一下如何使用OpenCV和Tensorflow跟踪排球的轨迹，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！排球是一项复杂的运动，有许多不同的方面。所以我从一个很小但很重要的部分开始——球。跟踪球是一项非常著名的任务。谷歌提供了很多链接，但其中有许多只是一个简单的演示。显然，在摄像机前识别和跟踪一个彩色的大球是无法与真实的比赛用球检测相比较的，因为现实世界中的球很小，移动速度很快，而且融入了背景中。最后，我们想得到这样的结果：在开始之前，让我们注意一下视频数据集的一些细节：摄像机是静止的，位于球场后面打球的运动员技术水平没那么高，我们可以自由地看到球（专业人士击球太猛，如果没有电视回放几乎不可能看到球）球的颜色：蓝色和黄色，与地板的反差不大。这使得所有基于颜色的方法变得毫无意义到目前为止最明显的方法 —— 用颜色 —— 不起作用。我利用的是正在移动中的球。让我们找到移动的物体并识别出它是球，听起来很简单。OpenCV包含用于检测带有背景移除的移动对象的工具：将这样的图片转化成：在这个例子中，球在上面，人脑和眼睛可以很容易地检测到它。我们是如何决定的？从图中可以推断出一些规律：这个球是团状的这是照片上最高的斑点第二条规律不太管用。例如，在这张照片中，最高的斑点是裁判的肩膀。但 highest-blob 方法提供了进一步的初始数据。我们可以收集这些斑点并训练分类器来区分球。此数据集如下所示：在人工智能方面——这是一个二元分类的彩色图像，非常类似于Cats-vs-Dogs挑战。Cats-vs-Dogs：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats实现的方法有很多种，但最流行的方法是使用VGG神经网络。VGG神经网络：https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html一个问题 —— 球的图片非常小，不适合用多个卷积层。所以我不得不将VGG简化为一个非常简单的架构：该模型简单，结果一般：大约20%的假阳性和30%的假阴性。这总比什么都没有好，当然，这样还不够。应用于游戏的模型会产生许多“假球”：实际上有两种假球：它们出现在随机时间的随机位置这个模型总是犯错误，把其他东西认作一个球下一步，有一个想法是这样：球不会随机移动，而是遵循抛物线或线性轨迹。对这个几何体上的水滴运动进行验证将切断随机和一致的错误。有一个记录一次打球的轨迹的例子：其中有向路径为蓝色，静态路径为绿色，随机路径为灰色。只有蓝色的轨迹才有用。它们至少由3个点组成，并且有一个方向。方向是非常重要的，因为有了方向就可以预测下一个点，以防它在 香港云主机实际流中丢失，并且没有检测到新的路径。这个逻辑应用到片段中产生一个相当真实的跟踪:看完了这篇文章，相信你对“如何使用OpenCV和Tensorflow跟踪排球的轨迹”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注开发云行业资讯频道，感谢各位的阅读！
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