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我开始研究跟踪足球（美国的足球），我可以就哪种方法更可靠和更有效提出一些建议。

需要对球进行定位以确定它是否在球门柱之间以及如果它是球门（中/左/右/右上角/等）大致是哪一侧

最初我在考虑一个嵌入式惯性测量单元（IMU，一种融合操作系统传感器，如加速度计/陀螺仪/磁力计，有时还有 GPS），能够支持蓝牙低功耗（BLE，4.0 版，其范围比蓝牙经典版更大）来获得球的绝对位置，所以这可能是一个选择。由于我对 IMU 还不是很有经验，所以一些关于 DO 和 DONT 的技巧会很方便。

另一种选择是在球门柱后面使用摄像头。使用 2D 相机，我想象这样的设置： 相机设置原型 希望相机足够快，因为我认为运动模糊将是挑战之一，因为当球快速运动时，形状和颜色会出现扭曲。

在检测方面，我正在考虑一种基于一些假设的幼稚方法：

  • 分割背景，因为它是静态的（并且大部分是绿色的）
  • 尝试圆形和椭圆的霍夫变换
  • 根据边界框大小分割移动对象和过滤器（寻找更小的、球状的对象）

我也在考虑为足球检测训练一个级联，但我想事先检查一下这是否是矫枉过正。

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您可以使用带有简单算法的廉价 Kinect 相机，如下所示：

  1. 检测 RGB 数据中的斑点（抗模糊）
  2. 在检测到斑点的点云中进行欧几里得聚类，阈值/边界框与您玩的球的大小有关（深度数据具有绝对测量值）
  3. 计算球的质心
  4. 计算质心到视线上相机中心的距离
  5. 查看距离是否小于同一条射线上相机与目标之间的距离

在我看来，这些操作非常简单，算法应该在商用硬件上实时运行。

唯一需要注意的是，Kinect 的精度在一定距离后会变得很糟糕，所以你必须对其进行一些修改才能使其正常工作。或者，如果它不能涵盖所有目标，您可能不得不使用多个。

于 2015-07-24T23:47:17.603 回答