我在.Net的这个项目中工作（是的，我知道，我应该使用不同的东西）。我们的想法是能够跟踪一个在桌子上移动的球，照明情况通常是相同的，背景是静止背景，没有其他物体干扰，并且总是只有一个球被跟踪。
视频采集部分已完成，因为我在球运动时捕获25 fps，因此我得到了25个具有不同球位置的图像，以及背景初始图像，因此我可以运行滤镜以尝试提取只是球，找到中心。有太多的信息四处流淌，我不确定从哪个部分开始，因为这听起来很容易，但我仍然对计算机视觉毫无头绪。
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这似乎是CamShift algorithm的问题。
CamShift是一种跟踪对象的算法。该算法的一个常见用途是跟踪具有独特颜色的对象。
首先需要通过拍摄球的图像来初始化算法，将图像转换为HSV颜色空间，并调整通道上的阈值，使得只有球将在范围内（在下方之间）和每个频道的上限阈值），而背景则不会。
CamShift算法将在每个帧中搜索最邻近像素在这些范围内的位置。根据前一帧中对象的位置搜索位置（因此称为跟踪）。
其次，您可以将Hough Transform用于圆圈，以便检测球的圆形形状。这应该在第一帧中为您提供球的初始位置，然后通过下一帧跟踪它。此外，它将为您提供球的确切边界。
这两个算法都在OpenCV中实现，幸运的是，有.net - See this thread的几个包装库。
这是一个在Python中执行此操作的人，看起来不错：Fast Object Tracking – Robot Computer Vision
希望这足以让你顺利前行。祝你好运！