简化视频数据中物体跟踪的方法
摘要：使用视频数据分析物体运动作为一种帮助学生将物理概念与实验视频进行连接的方法近年来越来越受到关注。 学生可以使用各种软件查看单独的帧，并点击物体来推断其x，y位置。 其中一些工具具有自动识别帧中物体位置的功能。 但通常，尤其是当经验不足的用户录制视频和配置程序时，这些算法往往难以“锁定”移动物体。 在本文中，我们提供一些建议来帮助物体跟踪算法定位物体，并提供了一种比目前正在使用的复杂图像处理算法更简单且可能更有效的算法。 这些算法不关注移动物体的“模板图像”，而是通过仅分析单个像素的颜色来区分物体和背景。 这些算法已集成到一个名为STEMcoding Object Tracker（http://go.osu.edu/objecttracker）的免费、开源程序中，该程序可以在浏览器中运行（无需下载），兼容各种操作系统，包括chromebooks。
作者：Chris Orban, Scott Zimmerman, Jessica T. Kulp, Jennifer Boughton, Zach Perrico, Brianna Rapp, Richelle Teeling-Smith
论文ID：2206.07909
分类：Physics Education
分类简称：physics.ed-ph
提交时间：2022-10-17