我正在使用opencv中的背景减法进行对象跟踪。我拍摄了一段足球视频样本，我的目标是跟踪球员并过滤掉较大的field标记。由于非静态相机，大线也被检测为移动，如下图所示:我利用霍夫变换来检测线条，并在设置适当的阈值后，能够过滤掉中间的线条，图像如下所示:现在我关心的是过滤这2个弧。问题1.我可以通过哪些方式做到这一点？我如何利用弧线(又长又细)和播放器(紧凑的Blob)在“属性”上的差异？此外，Hough变换函数有时会报告许多误报(将高瘦玩家检测为直线，甚至连接2个玩家以显示更长的线)。问题2、如何规定“待检测”线的最大粗细，并保持严格的标准“只”检测线？谢谢。

在OpenCV中使用矩求中心坐标时，使用Point(moment[i].m10/moment[i].m00,moment[i].m01/moment[i].m00);有人可以给我解释一下吗？“m10”、“m00”、“m01”和“m00”是什么意思？ 最佳答案 图像处理中矩的定义是从物理学中借用的。假设图像中的每个像素都具有等于其强度的权重。那么你定义的点就是图像的质心(也就是质心)。假设I(x,y)是图像中像素(x,y)的强度。然后m(i,j)是所有可能的x和y的总和:I(x,y)*(x^i)*(y^j)。Here您可以阅读Open

矩特征（MomentsFeatures）是用于图像分析和模式识别的一种特征表示方法，用来描述图像的形状、几何特征和统计信息。矩特征可以用于识别图像中的对象、检测形状以及进行图像分类等任务。矩特征通过计算图像像素的高阶矩来提取特征。这些矩可以表示图像的中心、尺度、旋转和形状等属性。以下是一些常见的图像矩特征：零阶矩（Zeroth-OrderMoments）：描述图像的总体亮度或面积，通常表示为图像的像素数。一阶矩（First-OrderMoments）：描述图像的质心、平均位置和分布。它们用于计算图像的中心位置。中心矩（CentralMoments）：描述图像区域相对于质心的分布。中心矩能够捕获

我希望有人能够提供帮助。我已经创建了我的第一个存储过程(没什么特别的)但是我遇到了一个问题。我想给它一个字符串输入，例如1,2,3,4,5，然后它执行一个简单的SELECT*FROM[TABLE]WHEREEANIN(VAR);所以存储过程看起来像这样:------------------------------------------------------------------------------------RoutineDDL--Note:commentsbeforeandaftertheroutinebodywillnotbestoredbytheserver------

我正在尝试使用google-api-objectivec-clientlibrary向用户的Google+帐户中插入“时刻”.我认为身份验证过程正常工作。这主要与我设置YouTube身份验证的方式相同，但具有正确的范围和钥匙串(keychain)名称。但是，当我尝试运行查询以插入时，出现以下错误:ErrorDomain=com.google.GTLJSONRPCErrorDomainCode=401"Theoperationcouldn’tbecompleted.(Unauthorized)"在更仔细地查看了Google的文档(here)之后，我发现了以下评论:Whenauthenti