我在Microsoft Visual 2010 Express中使用OpenCV开发软件的开始。现在，在我开始编码之前，我需要知道的是我必须遵循的程序。
概述:我想开发一个软件，可以检测简单的拳击动作，如(左拳，右拳)，并输出结果。
现在我挣扎的地方是我应该采取什么方法，我应该如何应对这种发展，即
- 捕获视频片段，并能够提取，让我们说每5帧处理。
- 我是否必须提取并存储这一帧，也许有一个参考图像，从中减去捕获帧。
-
一旦我捕获了一个帧，处理它的最佳方法是什么:
* Threshold it, then * Detect the edges, then * Smooth the edges using some filter, then * Draw some BOUNDING boxes....?
你对这些家伙的看法是什么，还是我错过了什么，还是有更好更简单的方法…?有什么建议吗?
任何答案都将非常感激Ps……这不是我的作业
我不确定每隔5帧分析一次是否足够，因为通常打孔速度太快，可能会被忽略。
我猜你真正想找到的是快进(对着镜头)的拳头动作。
在OpenCV的情况下，我将首先从这样的面部运动开始，因为一些例子已经提供了如何在软件包中做到这一点。
要检测和跟踪人脸，您可以使用CvHaarClassifierCascade，但由于这对于运行时检测来说不够快，请继续使用lucas - kanade跟踪这些发现的人脸。只要在之前找到的人脸中选择一些好的跟踪点，记住它们与任意人脸中间的距离，并在每帧更新它。看看这个家伙http://www.youtube.com/watch?v=zNqCNMefyV8 -例子只是一些随机点与卢卡斯-卡纳德跟踪。请注意，不像脸，拳头可能不那么容易跟踪，因为它们的表面相当均匀，最好检查Lukas-Kanade在OpenCV中的演示。
当然，每一帧实际的脸会漂移，一旦在一段时间重新运行CvHaarClassifierCascade和插值到它当前持有的脸的位置。
你应该也能对拳头做上述操作，但这需要用拳头的图片来训练分类器(用人脸训练的分类器已经在OpenCV中提供了)。
现在有了拳头/脸的跟踪，你可以试着观察点发生了什么-当有人出拳时，他们在某个方向上快速移动，而在拳头保持静止时，他们不会移动太多。因此，当你计算最近几帧中单个点的平均移动时，数值越高，被击打的可能性就越大。或者，如果你设法准确地跟踪了它们，如果它们之间的距离增加了，那就意味着物体离相机更近了——所以可能是一个重击。
请注意，如果不知道图片中拳头大小的变化，可能很难区分手的移动是向前还是向后，或者用户是通过向左还是向右移动拳头来假装的。您可能需要想出一些专门的算法(可能需要反复试验)来检测，例如，在先前首先找到的位置增加屏幕颜色像素的数量。
您正在寻找的是行动识别的研究领域，例如www.nada.kth.se/cvap/actions/或可能的解决方案，例如STIP(时空兴趣点)方法www.di.ens.fr/~laptev/actions/。但最后，如果你必须处理遮挡或不同的视角，这是一项艰巨的工作。