The various methods used to detect and monitor basketball are explored in detail. Object detection and tracking and video Object detection and tracking are realized in a high-performance proportional manner. But most methods suffer from difficult predictions. The problematic reduction can occur at any stage, such as preprocessing, disassembly, feature extraction, background subtraction, and hole-filled ball tracking. In this article, the ball detection and tracking method based on the study method path is the growing method in the region, the public method, and the average transformation method using HSV color space and system features. Extensive inquiries into strategies, implementation issues, and future development trends. This research, edge detection, grayscale processing, object capture, target recognition, image detection technology, etc. are integrated into the game video's actual need to achieve the various requirements of motion image detection. At the same time, it has established a testing ground for research players, sports recognition, sports behavior judgment, etc. Background subtraction is a typical computer vision for Jobs. Methods examined Pixel is commonly used. Develop practical adaptive algorithms. Use a Gaussian probability density mixture. The recursive formula is used. Choose the appropriate number of parameters that are continuously updated and regions Per Pixel. The image data normalization and space-based communication planning and coordination of the work authorization model of small l is the static representation.

详细探讨了用于检测和监视篮球的各种方法。目标检测和跟踪以及视频目标检测和跟踪以高性能的比例方式实现。但是大多数方法都有困难的预测。问题减少可能发生在任何阶段，例如预处理，拆卸，特征提取，背景扣除和填充孔的球跟踪。在本文中，基于研究方法路径的球检测和跟踪方法是使用HSV颜色空间和系统特征的区域中的生长方法，公共方法和平均变换方法。广泛询问战略，实施问题和未来发展趋势。这项研究包括边缘检测，灰度处理，对象捕获，目标识别，图像检测技术等。集成到游戏视频的实际需求中，以实现对运动图像检测的各种要求。同时，它为研究参与者，运动识别，运动行为判断等建立了测试平台。背景扣除是乔布斯的典型计算机视觉。检查方法像素是常用的。开发实用的自适应算法。使用高斯概率密度混合。使用递归公式。选择适当数量的参数，这些参数会不断更新以及每个像素的区域。小l工作授权模型的图像数据归一化和天基通信规划与协调是静态表示。它为研究参与者，运动识别，运动行为判断等建立了测试平台。背景减法是乔布斯的典型计算机视觉。检查方法像素是常用的。开发实用的自适应算法。使用高斯概率密度混合。使用递归公式。选择适当数量的参数，这些参数会不断更新以及每个像素的区域。小l工作授权模型的图像数据归一化和天基通信规划与协调是静态表示。它为研究参与者，运动识别，运动行为判断等建立了测试平台。背景减法是乔布斯的典型计算机视觉。检查方法像素是常用的。开发实用的自适应算法。使用高斯概率密度混合。使用递归公式。选择适当数量的参数，这些参数会不断更新以及每个像素的区域。小l工作授权模型的图像数据归一化和天基通信规划与协调是静态表示。使用高斯概率密度混合。使用递归公式。选择适当数量的参数，这些参数会不断更新以及每个像素的区域。小l工作授权模型的图像数据归一化和天基通信规划与协调是静态表示。使用高斯概率密度混合。使用递归公式。选择适当数量的参数，这些参数会不断更新以及每个像素的区域。小l工作授权模型的图像数据归一化和天基通信规划与协调是静态表示。