抓住不反光标记

Question

我正在尝试使用OpenCV在Python中编写脚本，该脚本将查找，跟踪和输出在视频中执行练习的人员上多个标记的位置。然而，在视频捕捉时标记没有被正确点亮，因此它们看起来与背景颜色相同 - 一种不引人注目的非反射灰色。将它们拉出来时，这是一个问题。即使将图像转换为HSV，似乎也不可能过滤掉周围环境（主题的衣服，墙壁，天花板等）而标记也不会消失。并且就找到轮廓而言，在任何特定的框架中发生了如此多的事情，发现轮廓的数量非常高并且标记本身不一定是检测到的最小，所以我不能假设＆＃39;分钟（轮廓）＆＃39;尽可能多的教程尝试。

我尝试使用几种不同的方法来隔离标记，主要涉及操纵蒙版/ HSV图像，还有一些其他方法，例如SimpleBlobDetector和查找关键点。我能想到的最好的方法是使用关键点检测手动选择感兴趣的点，但即使那些人也不会总是拿起标记。

我无法分享全尺寸的样本图片，因为它是我所使用的视频中的一个人，但有关情况的一些注意事项：

• 我无法重新录制视频以正确执行标记。这些数据最初不是用于摄像机对准，因此没有人太关注标记照明。数据很糟糕，但我必须与之合作。

• 皮肤很容易过滤掉，但衣服，环境和皮肤的轮廓总是存在。

  

• 在上图中，用户正握着健身吧。在图像中心下方有一个标记，另一个在手臂上方。朝右边缘的斑点是不是标记。 H（0,26），S（0,57），V（0,255）

• 标记与墙壁和天花板的颜色基本相同。

TL; DR ：我需要一种方法，在繁忙的环境中使用尽可能少的用户输入来获取非反射标记。不能简单地重新获取数据，并且获取动作捕捉数据的典型方法在这里无法解决。