乒乓球运动轨迹检测与OpenCV算法优化

乒乓球球体检测技术在jt/t 1032－2016《雾天公路行车安全诱导装置》中是一项关键应用，特别是在视频监控中对乒乓球运动的实时追踪。这项技术属于计算机视觉领域，旨在通过图像处理和模式识别来跟踪快速移动的目标，如比赛中的乒乓球。早期的研究中，Surendra背景更新算法因其简单性和易于实现性被选择用于检测，能有效减少背景变化和光照干扰的影响，提供较准确的结果。 然而，Surendra算法的一个局限在于亮度阈值T是一个固定的值，这在光线变化频繁的环境中并不适用。为了提高算法的鲁棒性，文章提出了一种改进：首先，使用OTSU方法自动适应性地获取亮度阈值，这样可以根据当前帧的光照条件动态调整；其次，通过帧间差分法获取背景更新掩码，以便更准确地定义前景与背景；再者，利用形态学膨胀和腐蚀算法对前景图像进行修正，进一步提升目标检测的精度。整个改进过程包括连续帧的处理，从背景建模到前景分离，再到运动目标检测。 具体步骤包括：获取初始背景，设定初始阈值，计算帧差得到二值图像，更新背景，迭代处理直至达到预设次数，最后通过与背景差分确定运动目标。通过OpenCV（英特尔公司支持的开源计算机视觉库）这一平台，作者设计并实现了对乒乓球运动轨迹的实时检测和跟踪，尤其针对高速运动和复杂背景的挑战进行了优化。 改进后的Surendra算法结合了CamShift算法，能够更好地跟踪高速运动的乒乓球，确保在各种比赛场景下对乒乓球落点和轨迹有精细的实时追踪。这种技术的应用不仅提升了比赛视频的分析能力，也为临场教练提供了战术分析工具，有助于运动员训练的科学化，还能促进乒乓球技术教学和计算机模拟对战策略的研究与开发。 利用OpenCV技术和改进的算法，乒乓球运动的检测与跟踪技术在现代体育数据分析中扮演着重要角色，帮助教练和运动员在训练和比赛中更好地理解和应对高速动态变化，从而提升整体表现。