跟踪视频中对象的最佳方法是什么？

Question

我正在尝试学习计算机视觉，更具体地说是 Python 中的 open-cv。

我想制作一个程序，可以在视频中跟踪我的杠铃并向我展示它的路径。（我知道存在这样的应用程序，但我想自己制作）。我尝试使用 Canny 边缘检测和 HoughCircles 函数，但我似乎得到了一切，但结果很好。

我一直在使用此代码来查找图像的边缘：

gray = cv.cvtColor(src=img, code=cv.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv.blur(gray, (2,2))
canny = cv.Canny(blur, 60, 60)

然后这个代码来找到圆圈：

circles = cv.HoughCircles(canny, cv.HOUGH_GRADIENT, dp=2, minDist=1000, circles=None,maxRadius=50)

这是结果： 结果

左 = 带有检测到的圆圈的原始图像 // 右 = 精明的图像

这是正确的方法还是我应该使用另一种方法？

Answer 1

训练杠铃的 YOLO 模型来检测杠铃对象比您使用 OpenCV 尝试的任何方法都要好。您至少需要 500 张图像。这些图像可以在互联网上轻松找到。本教程 是 YOLO 的启动教程。我们来尝试一下吧。