我们如何能够同时检测到快速运动和物体，让我举个例子，... 假设有一个足球比赛视频，我想检测每个球员的位置具有最大的准确性。我在考虑人类检测，但如果我们看到足球比赛视频，那么没有人类检测，因为我们可以将人类视为物体。可能我们可以用斑点检测来做到这一点，但是像斑点有许多问题： -opencv中的快速运动和对象检测
1）我想分离每个球员。所以如果玩家会碰撞，那么blob检测将无济于事。所以会有问题分开识别球员 2）第二个问题就是球场上的灯光问题。
那么是否有任何特定的算法或方法或库来做到这一点..？ 我看过一些研究论文，但并不满意......所以建议任何有关这方面的东西，如任何文章，算法，图书馆，任何方法，任何研究论文等，并请在这里表达您的观点。
对于快速和可靠的人体检测，Dalal and Triggs' Histogram of Gradients通常被认为非常好。你试过玩过吗？
既然你提到了快速的运动变化，你是否担心快速的相机运动或快速的球员/球运动？
你可以做2D或3D视频稳定来修复相机运动（试试优秀的Deshaker plugin for VirtualDub）。
对于快速播放器运动，背景扣除或其他斑点检测肯定会有所帮助。您可以使用它来获得粗略的运动估计，并将其用作模糊核的估计值。这可以用来去除包含播放器的图像芯片。
你可以做额外的处理，建立识别基于OCRing球衣号码，等
你提到的灯光球场关注。它会投下阴影的主要问题是？这可以由HOG检测器来处理。 Blob检测以获得模糊内核应该仍然可以在阴影下正常工作。
如果您可以控制相机，则可能需要减少曝光时间以减少模糊。可以使用去噪技术来减少在极低光线下发生的CCD噪声，并采用密集的光流方法来对齐帧，并通过添加去噪帧来将信号提升回合理的值。