IT天空-我是一滴雨水

介绍在C#中使用OpenCVSharpGPU的编译过程，解决工程化CPU的性能瓶颈、及机器学习算法结合的时候性能提升问题。

我们需要知道每个球员、裁判的实时位置，并将实时位置记录对应到关键帧，能够通过世界坐标的变换，得到想要的足球参数。利用对象跟踪，实现定人的实时追踪。

足球比赛中人员为：A队11人、B队11人、裁判，其中我们暂时不研究守门员。需要将球场中的人员分类，并呈现在2D看板中。

1）采用labelImg对视频中的逐帧图像进行标注，并保存为yolo格式2）采用YoloV7源码对标注数据进行训练3）集成到实践项目中

实际应用中，Yolov7的目标检测的优势：1，在广角、侧面、固定机位的镜头下（如足球转播）效果比Opencv明显较好。2，识别准确率高劣势：1，在无人机（高空人物非常小）效果不好，需要训练2，在广角（鱼眼）效果不好，需要训练3，在帧处理性能，尤其是CPU设备上处理能力较慢（300毫秒一帧），而GPU能达到30毫秒。存在不足的地方是，高分辨率、远景的足球视频中，对于足球的识别非常不准确。因此，后续我们介绍如何自训练Yolov7的模型。

足球视频位置与平面坐标的转换

视频采集　　即将视频转换成PC机可使用的数字格式。　　维视专业图象采集卡是将视频信号经过AD转换后，经过PCI总线实时传到内存和显存。在采集过程中，由于采集卡传送数据采用PCIMasterBurst方式，图象传送速度高达33MB/S，可实现摄像机图像到计算机内存的可靠实时传送，并且几乎不占用CPU时间，留给CPU更多的时间去做图像的运算与处理。图象速率及采集的计算公式　　帧图像大小