你知道怎么使用OpenCV檢測(cè)籃球運(yùn)動(dòng)員嗎?
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簡(jiǎn)介
通過(guò)使用深度學(xué)習(xí)和opencv，我們可以從視頻剪輯中提取有趣的見(jiàn)解。請(qǐng)參閱下面的B / w UCF和Duke游戲的gif示例，在這里我們可以識(shí)別所有球員+裁判，并根據(jù)球員的球衣顏色將其標(biāo)記為球隊(duì)。
我們使用了像Faster RCNN這樣的預(yù)訓(xùn)練檢測(cè)模型來(lái)檢測(cè)玩家。你們可以輕松地從Tensorflow Object Detection API下載針對(duì)COCO數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的Faster RCNN并對(duì)其進(jìn)行測(cè)試。API將每幀圖像作為輸入，并在80種不同的類(lèi)別中進(jìn)行檢測(cè)。請(qǐng)閱讀下面的樣品檢測(cè)示例，我們壓制了太大的檢測(cè)范圍，無(wú)法更清晰地將玩家細(xì)分。你們也可以在API中使用得分閾值來(lái)過(guò)濾掉低置信度檢測(cè)。
現(xiàn)在來(lái)了有趣的部分。我們?nèi)绾未_定UCF對(duì)陣杜克大學(xué)的球員？我們可以使用OpenCV來(lái)做到這一點(diǎn)。OpenCV允許我們識(shí)別特定顏色的蒙版，并且可以使用它來(lái)識(shí)別白人和黑人玩家。主要步驟是：
將圖像從BGR轉(zhuǎn)換為HSV色彩空間 在HSV空間中，為白色和黑色指定顏色范圍 使用OpenCV遮罩（彩色）閾值范圍內(nèi)的像素 OpenCV Bitwise_and將蒙版中不存在的任何像素涂成黑色
請(qǐng)瀏覽下面的輸出以了解白色。它們被屏蔽為“粉紅色”，而其他所有內(nèi)容均以黑色掩蓋
為了確定每個(gè)玩家的團(tuán)隊(duì)，我們從張量流對(duì)象檢測(cè)中提取了邊界框，并計(jì)算該邊界框中非黑色像素的百分比，以確定該玩家的團(tuán)隊(duì)?？傮w代碼效果很好。但是，這是用于識(shí)別黑白球衣運(yùn)動(dòng)員的硬編碼邏輯。通過(guò)使用聚類(lèi)來(lái)查找相似的參與者，可以使其更加通用。
OpenPose是一個(gè)實(shí)時(shí)的多人姿勢(shì)檢測(cè)庫(kù)。它可以檢測(cè)圖像中的人，并為每個(gè)人輸出主要關(guān)節(jié)的關(guān)鍵點(diǎn)，每個(gè)人最多可以有25個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。安裝后，你們可以通過(guò)它運(yùn)行圖像，并為場(chǎng)景中的所有播放器獲取關(guān)鍵點(diǎn)，如下所示。
那么我們?nèi)绾巫R(shí)別試圖投籃的球員呢？我們可以尋找手腕關(guān)鍵點(diǎn)在頭頂上方的玩家。暗示舉手。這可能表示已準(zhǔn)備好在上述場(chǎng)景中射擊，也可能具有防御性。此外，球的坐標(biāo)以及手腕關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)可以用于識(shí)別哪個(gè)舉手的球員靠近球。
深度學(xué)習(xí)使得通過(guò)鏈接不同的想法進(jìn)行真正的酷分析成為可能。你們可以使用大量開(kāi)放源代碼和經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的模型來(lái)開(kāi)始使用數(shù)據(jù)。以上僅僅是起點(diǎn)?？梢酝瓿傻钠渌芸岬氖虑榘ǎ?/p>
使用OCR讀取比賽成績(jī)，以使你們的系統(tǒng)了解哪個(gè)球隊(duì)獲勝 跟蹤球以預(yù)測(cè)何時(shí)射門(mén)可以得分 跟蹤玩家以獲取每個(gè)玩家的統(tǒng)計(jì)信息 檢測(cè)諸如灌籃，三分籃球等事件
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