季云峰，朱玲，沈晏妮

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基于OpenCV的比賽圖片中的乒乓球球體識(shí)別

季云峰，朱玲，沈晏妮

作為中國的國球，乒乓球在中國的影響力非常廣泛。然而，目前關(guān)于乒乓球的研究一般集中在技戰(zhàn)術(shù)、體能、心理等體育領(lǐng)域中。針對(duì)乒乓球研究，基于OpenCV視覺庫中的大量函數(shù)，對(duì)乒乓球比賽圖片進(jìn)行處理。設(shè)計(jì)了一種圖像識(shí)別算法，對(duì)比賽圖片中的乒乓球進(jìn)行識(shí)別，將乒乓球科研研究代入計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中，為后續(xù)研究提供基礎(chǔ)。

乒乓球；OpenCV；圖像識(shí)別

0 引言

乒乓球作為中國的國球，在中國的影響力及普及范圍已十分廣泛。在中國，乒乓球運(yùn)動(dòng)已成為全民健身運(yùn)動(dòng)中最受歡迎的運(yùn)動(dòng)之一。伴隨著乒乓球事業(yè)的蓬勃發(fā)展，關(guān)于乒乓球方面的科研研究也隨之在各類領(lǐng)域中普及開來。目前，關(guān)于乒乓球領(lǐng)域的大部分研究集中在對(duì)乒乓球技戰(zhàn)術(shù)，體能訓(xùn)練，心理等體育領(lǐng)域中。

丁松針對(duì)削球打法對(duì)乒乓球的技戰(zhàn)術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了研究，得出結(jié)論：削攻結(jié)合打法更加適應(yīng)當(dāng)今技戰(zhàn)術(shù)發(fā)展趨勢(shì)[1]。常鉑采用文獻(xiàn)資料法、實(shí)驗(yàn)法等研究方法針對(duì)秀運(yùn)動(dòng)員的身體素質(zhì)訓(xùn)練提出了新的專項(xiàng)身體素質(zhì)組合訓(xùn)練方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，新的訓(xùn)練方法對(duì)運(yùn)動(dòng)員身體素質(zhì)的提高具有很大幫助[2]。施之皓等人針對(duì)運(yùn)動(dòng)員心理研究了了比賽重要性和比賽進(jìn)程與乒乓球運(yùn)動(dòng)員心理狀態(tài)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)比賽重要性及比賽進(jìn)程對(duì)不同的運(yùn)動(dòng)員有不同的影響，有助于改進(jìn)運(yùn)動(dòng)員今后的訓(xùn)練計(jì)劃[3]。而在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中，卻很少出現(xiàn)針對(duì)乒乓球相關(guān)問題的類似研究。

本文針對(duì)乒乓球研究，設(shè)計(jì)了一種基于OpenCV的圖像識(shí)別算法，對(duì)比賽圖片中的乒乓球進(jìn)行識(shí)別，將乒乓球科研研究代入計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中，為后續(xù)研究提供基礎(chǔ)。

1 OpenCV簡介

OpenCV（open source computer vision library）誕生于Intel 研究中心，是近年來推出的開源、免費(fèi)的計(jì)算機(jī)視覺庫，利用其所包含的函數(shù)可以很方便地實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像和視頻處理。同時(shí)利用面向?qū)ο蟮腣C++ 6.0編程工具，用C++語言進(jìn)行程序編寫，大大提高了計(jì)算機(jī)的運(yùn)行速度[4]。

隨著計(jì)算機(jī)視覺市場(chǎng)的持續(xù)增長，OpenCV這個(gè)計(jì)算機(jī)開源視覺庫的作用日益增大。OpenCV提供的視覺處理算法非常豐富，并且它部分以C語言編寫，加上其開源的特性，處理得當(dāng)，不需要添加新的外部支持也可以完整的編譯鏈接生成執(zhí)行程序，所以很多人用它來做算法的移植。

目前OpenCV視覺庫主要的應(yīng)用領(lǐng)域集中在如下幾大領(lǐng)域：

人臉識(shí)別

機(jī)器視覺

動(dòng)作捕捉

圖像分割

人機(jī)互動(dòng)

本文所做的研究也是基于OpenCV視覺庫，針對(duì)乒乓球球體識(shí)別的一個(gè)算法設(shè)計(jì)。由于OpenCV是一個(gè)開源的計(jì)算機(jī)視覺庫，所以互聯(lián)網(wǎng)上關(guān)于OpenCV的學(xué)習(xí)資源非常之多，集廣大圖像處理編程者的共同想法和思路，對(duì)于本文實(shí)現(xiàn)目標(biāo)功能具有很大幫助，故本文選擇了OpenCV作為資源庫，本文的大部分功能都講基于OpenCV來實(shí)現(xiàn)。

2 圖像識(shí)別前的基礎(chǔ)圖片處理

本文所做實(shí)驗(yàn)正是基于OpenCV上的圖像識(shí)別，針對(duì)目前比賽中拍攝的圖片，對(duì)其進(jìn)行圖像處理，識(shí)別出圖像中的乒乓球。主要使用函數(shù)包括cvSplit，cvThreshold，cvDilate，cvErode，cvFindContours等，主要使用功能包含二值化，設(shè)ROI區(qū)域，腐蝕和膨脹，查找像素塊等，這些函數(shù)組合在一起，實(shí)現(xiàn)了本文對(duì)比賽圖片中乒乓球進(jìn)行識(shí)別的算法，以下是對(duì)這些功能函數(shù)的簡介。

2.1 cvSplit

對(duì)于任意一張RGB圖像，其都是三通道圖像，我們處理圖像需要先將其由三通道轉(zhuǎn)化為單通道圖像，然后再提取其中之一單通道圖像進(jìn)行處理和識(shí)別，在本程序中，首先我們需要先定義三個(gè)單通道圖片，利用函數(shù)如下：

IplImage*dst1=cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height), IPL_DEPTH_8U, 1);

IplImage*dst2=cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height), IPL_DEPTH_8U, 1);

IplImage*dst3=cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height), IPL_DEPTH_8U, 1);

其中，dst1，dst2，dst3即為我們定義的3張單通道圖片，接下來我們將利用cvSplit函數(shù)來對(duì)源圖像進(jìn)行處理，處理函數(shù)如下：

cvSplit( biimg,dst1,dst2,dst3,NULL);

其中，biimg為源圖像，是一個(gè)3通道圖片，通過該函數(shù)處理之后將其轉(zhuǎn)化為三張單通道圖片dst1，dst2，dst3，處理效果如圖1所示：

圖1 單通道圖片處理效果

2.2 cvThreshold

該函數(shù)是可以對(duì)單通道數(shù)組或者圖片設(shè)置一個(gè)固定閾值，再通過閾值處理將原來的灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像。其中，閾值的設(shè)置可以根據(jù)實(shí)際需要自行設(shè)定，閾值的大小設(shè)置不同也會(huì)造成不一樣的處理效果，舉例如下：

cvThresold(dst11,dst1,60,255,CV_THRESH_BINARY_INV);

該函數(shù)中，我們將閾值設(shè)為60，得出的二值圖像處理結(jié)果如圖2所示：

圖2 閾值為60時(shí)二值化處理結(jié)果

若將閾值設(shè)置為150，即函數(shù)語句為

cvThresold(dst11,dst1,150,255,CV_THRESH_BINARY_INV);

在該函數(shù)中，我們得出的二值圖像處理結(jié)果如圖3所示：

圖3 閾值為150時(shí)二值化處理結(jié)果

比較兩幅圖片我們可以得知，當(dāng)閾值設(shè)置的值增大時(shí)，二值的效果會(huì)更加明顯，即將更多的區(qū)域轉(zhuǎn)化成為白色區(qū)域，保留下來的黑色區(qū)域的灰度值都是大于所設(shè)置閾值的，故我們需要根據(jù)實(shí)際實(shí)驗(yàn)需要來設(shè)定閾值大小。

2.3 cvDilate，cvErode

這兩個(gè)函數(shù)功能依次為對(duì)圖片進(jìn)行膨脹，腐蝕處理，主要目的是為了去除二值圖像中的微小區(qū)域，將大片區(qū)域中的細(xì)小物質(zhì)給填充，以方便后續(xù)的處理和操作，有關(guān)這兩個(gè)函數(shù)處理圖像的語句如下：

cvDilate(dst1,dst2,NULL,3);

cvErode(dst1,dst2,NULL,6);

cvDilate(dst1,dst2,NULL,3);

其中，dst1為輸入圖像，dst2為輸出圖像，3,6代表膨脹腐蝕的次數(shù)，可根據(jù)實(shí)際需要來自行設(shè)定，我們得出的膨脹腐蝕結(jié)果如圖4所示：

圖4 膨脹腐蝕結(jié)果

2.4 cvFindContours

該函數(shù)的功能是從二值圖像中檢索輪廓，并返回檢索輪廓的個(gè)數(shù)，該函數(shù)的用法語句如下所示：

CvMemStorage *storage=cvCreateMemStorage(0);

CvSeq *contours=0;

cvFindContours(dst2,storage,&contours);

其中，dst2為前文中處理過的二值圖像，對(duì)圖片進(jìn)行輪廓檢索，是為了我們后續(xù)對(duì)乒乓球的識(shí)別更加方便準(zhǔn)確。

至此，我們已經(jīng)完成對(duì)比賽圖片的基本處理，接下來就是設(shè)計(jì)一個(gè)算法來對(duì)圖片中的乒乓球進(jìn)行識(shí)別。

3 乒乓球識(shí)別

將圖片進(jìn)行處理之后，接下來將設(shè)計(jì)算法來對(duì)乒乓球進(jìn)行識(shí)別。由于乒乓球是一個(gè)具有固定形狀的物體，所以我們可以根據(jù)如下幾個(gè)參數(shù)來判斷被檢測(cè)物體是否為乒乓球，具體參數(shù)如表1所示：

表1 檢測(cè)對(duì)象特征描述

根據(jù)表1中的3個(gè)參數(shù)，我們可以設(shè)置閾值對(duì)檢測(cè)對(duì)象識(shí)別，滿足我們閾值要求的即為識(shí)別對(duì)象乒乓球。識(shí)別結(jié)果如圖5所示：

圖5 乒乓球識(shí)別結(jié)果

如圖5所示，根據(jù)我們?cè)O(shè)置閾值，成功識(shí)別出乒乓球，并用紅色方框標(biāo)記出來。至此，我們已經(jīng)完成在比賽圖片中的乒乓球識(shí)別工作，將乒乓球科研研究代入計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中，為后續(xù)研究提供基礎(chǔ)。

4 總結(jié)

本文針對(duì)乒乓球研究，設(shè)計(jì)了一種基于OpenCV的圖像識(shí)別算法，通過對(duì)OpenCV視覺庫里面一些相關(guān)函數(shù)的合理使用，對(duì)比賽圖片中的乒乓球進(jìn)行識(shí)別，將乒乓球科研研究代入計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中，為后續(xù)研究提供基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 丁松.影響乒乓球運(yùn)動(dòng)員削攻結(jié)合打法的主要因素及發(fā)展趨勢(shì)[J].海體育學(xué)院學(xué)報(bào),2015,39(2):68-72.

[2] 常鉑.我國優(yōu)秀乒乓球運(yùn)動(dòng)員多種專項(xiàng)身體素質(zhì)組合訓(xùn)練方法研究[J].西安體育學(xué)院學(xué)報(bào),2015,32(3):375-379.

[3] 施之皓,章建成等.比賽重要性及比賽進(jìn)程與頂級(jí)乒乓球運(yùn)動(dòng)員心理狀態(tài)的關(guān)系[J].體育科學(xué),2015,32(6):41-44.

[4] 于仕琪,劉瑞禎.學(xué)習(xí)OpenCV(中文版)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2009:45-49.

[5] Wong,PatrickK.C.Developing an intelligent assistant for table tennis umpires,in First Asia International Conference on Modelling and Simulation[J],Phuket,Thailand,2007,27-30.

[6] Wong,PatrickK.C.Dev eloping an intelligent table tennis umpiring system:identifying the ball from the scene[J],in Secend International Conference on Modelling and Simulation,2008,445-450.

[7] Viola P., Jones M.. Fast and robust classification using asymmetric adaboost and a detector cascade[J]. In Proceedings of Advances in Neural Information Processing System. 2001, 1311-1318.

Table Tennis Recognition Based on OpenCV

Ji Yunfeng, Zhu Ling, Shen Yanni

(Shanghai University of Sport, Shanghai 200438, China)

As Chinese national ball, the influence of table tennis in China is very extensive. However, the current studies of table tennis are generally focused on the sport fields of technique and tactics, physical energy, psychology and so on. In this paper, it uses computer technology to process the picture of table tennis game based on a large number of functions in OpenCV vision library. This paper designs an image recognition algorithm to identify table tennis ball in the picture, which brings the table tennis research into the computer field and provides a basis for further research.

Table Tennis; OpenCV; Image Recognition

1007-757X(2016)04-0068-03

TP391

A

（2015.11.06）

季云峰（1990-），男，上海體育學(xué)院中國乒乓球?qū)W院，博士研究生，研究方向：乒乓球，圖像處理，上海，20043.8

朱 玲（1983-），上海體育學(xué)院中國乒乓球?qū)W院，碩士，副教授，研究方向：體育教學(xué)訓(xùn)練學(xué)，上海，20043.8

沈晏妮（1991-），上海出版印刷高等專科學(xué)院，碩士，助教，研究方向：圖像處理，上海，20043.8

論文資助：晨光計(jì)劃（13CG55）