反射标记

我正在尝试使用OpenCV在Python中编写脚本，该脚本可以在视频中执行练习的人员中查找，跟踪和输出多个标记的位置。 但是，在拍摄视频时标记没有正确亮起，因此它们显示的颜色与背景颜色相同 - 这是一种不引人注意的非反射性灰色。 当把它们拉出来时，这是一个问题。 即使将图像转换为单纯疱疹病毒，似乎也无法过滤掉周围环境（对象的衣服，墙壁，天花板等），而标记也不会消失。 就发现轮廓而言，在任何特定的框架中发生的事情非常多，以至于发现的轮廓数量相当高，而标记本身不一定是最小的检测结果，所以我不能只是假设“最小（轮廓）”尽可能多的教程试图做。

我尝试使用几种不同的方法来分离标记，主要涉及操纵掩码/ HSV图像，但也包括其他一些方法，如SimpleBlobDetector和查找关键点。 我能想到的最好的方法是使用关键点检测来手动选择感兴趣的点，但即使这些点并不总是拾取标记。

我无法分享全尺寸的示例图片，因为它是我使用的视频中的一个人，但是请注意一些情况：

我无法重拍视频以正确执行标记。 这些数据最初不是摄像头对齐，因此没有人太在意标记照明。 数据很糟糕，但这是我必须处理的。

大部分皮肤很容易过滤，但衣服，环境和皮肤的轮廓始终保持不变。

在上面的图片中，用户正握着锻炼栏。 图像中心下方有一个标记，另一个标记位于图像中央。 朝向右边的点不是标记。 H（0,26），S（0,57），V（0,255）

标记的颜色基本上与墙壁和天花板相同。

TL; DR ：我需要一种方法，在尽可能少的用户输入的情况下，在忙碌的环境中抓取非反射标记。 数据不能简单地重新采集，而采集运动捕捉数据的典型方法在这里还没有解决。

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