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python基于OpenCV篮球追踪总结
python基础及opencv简单介绍
由于电赛做的板球系统,需要识别小球运动轨迹,总体来说,想实现这个功能并不困难,但是也算是一波三折。下面会通过树莓派,python,opencv,openmv,四个部分介绍。
python
理解并可以自行利用opencv所需python基础:如果学过c语言或者其他语言将有助于学习python,python是一门语法及其简单的语言,推荐入门教程:廖雪峰关于python3的教程,本文只用到了python基础以及关于模块的一些知识。
opencv简单介绍
opencv是基于BSD许可(开源)发行的跨平台的计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是并不妨碍他与其他语言,例如python的使用。本文主要介绍在python环境下如何运用opencv,实现识别运动小球轨迹。
我认为计算机视觉无非就是导入图片(视频),或者直接打开摄像头,读入图像,通过对矩阵(描述图像)的处理,来进行一系列的矩阵处理。提示:会用到python的numpy包,numpy是用c语言编写,速度比起直接使用python快很多。
opencv集成了各种处理图像的算法,这才是opencv最核心的功能
opencv运动追踪可以用来捕捉到运行物体或者活物,在被动摄像头上应用,可以在运行时录相,节省宝贵的存储空间。一个外国老哥借助树霉派的摄像头使用PYTHON做一个简单的运行捕捉摄像头,用于捕捉工作时间偷喝他冰箱里啤酒的同事。代码有一些转义字符的乱码,使用3.0API后有些问题,由于findContours不同版本返回值不同,我小修改了一下,可以完美运行于PC机带的摄像头,由于没有红外和辅助设备测距,所以需要离摄像头一段距离才能完美展示和处理。
运行检测的核心算法有很多,有些复杂,有些简单,有些准确,有些粗糙。同时也一行业和机器学习,机器视觉结合后,每一天都在发生新变化,不停的有牛B的数学家,物理学家,程序员加入。
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