0

Я пытаюсь сделать отслеживание для футболиста, мне нужно обнаружить функции этого проигрывателя, а затем оценить разницу в расстоянии этих пикселей по количеству кадров.Предварительная обработка для улучшения функции детектора перед отслеживанием - Matlab

Прежде всего, я должен определить основные функции плеера, а затем сопоставить их с таковыми в следующих кадрах, а затем рассчитать разность расстояний.

Моя проблема, нет никакого хорошего детектора функции в MATLAB в моем случае, это выборка из существующих детекторов:

БЫСТРО

enter image description here

Харрис

enter image description here

SURF

enter image description here

Q: Я вижу, что я могу улучшить детектор функции, делая предварительной обработку такого как: адаптивных пороговыми, открытие & закрытия и шарпинг, чтобы выделить игрок края. У меня сделать первый, чтобы сделать адаптивную threshloding, а затем сделать детектор функции для выходного логического изображения, такие как следующий

После адаптивной пороговой Harris, для логического изображения

enter image description here

Я попытался сделать детектор функции на сером изображении после порога, но я не смог изменить логическое изображение на серое изображение.

Также любое предложение или альтернативный подход?

+0

Ну, это, безусловно, сложная проблема, как показано ... То, что я попытаюсь сделать на этом этапе, - обнаружить обнаружение «Позиции футбольного игрока» на поле, а не «Особенности футбольного игрока» на образ. Первая проблема действительно проста и работает для отдельных игроков, для мяча, отличает игроков, показывает полевые линии и т. Д. Вторая, которую вы пытаетесь решить, действительно вводит в заблуждение, неясно, абсолютна и менее полезна ... – hyprfrcb

+0

Я вижу, что некоторые точки правильно обнаружены, так как пример указывает на номер 9. ИМО, вы можете сделать две вещи. Сначала выберите пары точек в пределах предопределенного значения градиента, таким образом вы можете удалить странные совпадения. Во-вторых, попробуйте выбрать только несколько лучших совпадений. –

ответ

1

Из-за размытости вам будет сложно получить дополнительную информацию из этих изображений.

Это видео? Почему бы вам не использовать детектор человека с фильтром Калмана? Тогда, когда вы оцениваете центр человека, вы можете использовать его, чтобы легко рассчитать расстояние. (Извините за сообщение в качестве ответа, у меня пока нет достаточной репутации).

Смежные вопросы