CN105678732B - 一种点球、角球和任意球关键帧的检测方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种点球、角球和任意球关键帧的检测方法和装置，涉及计算机视觉领域，用以判断由连续N个中镜头图像帧组成的视频片段中发生的定位球事件的类型。在本发明实施例中，对于足球比赛直播中的任一中镜头图像帧，根据确定出的该中镜头图像帧中的足球场草坪区域和足球区域，确定该中镜头图像帧中的足球在足球场草坪区域中的位置信息和足球大小；当连续N个中镜头图像帧中足球在足球场草坪区域中的位置信息未发生变化时，根据在连续N个中镜头图像帧中足球在足球场草坪区域中的位置信息和/或足球大小，确定由连续N个中镜头图像帧组成的视频片段中发生的定位球事件的类型；从而实现了上述方案。

Description

一种点球、角球和任意球关键帧的检测方法和装置

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种点球、角球和任意球关键帧的检测方法和装置。

背景技术

计算机视觉(Computer Vision，CV)是一种使用摄像装置和计算机代替人眼对目标进行分割、分类、识别、跟踪或判别决策的技术。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能类似人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。

足球是全球最受欢迎的运动之一，各大足球比赛直播(或者转播)节目也受到广大球迷的热爱，因此，对足球比赛直播或转播进行计算机视觉分析这项技术越来越受到关注。在足球比赛直播节目中包括各种事件的视频片段，如球员带球的视频片段、射门事件的视频片段、罚球事件的视频片段以及定位球事件的视频片段等等，在上述视频片段中定位球事件发生几率较高、并且由于定位球事件往往较精彩而受到广大观众的重点关注，而定位球事件中还包括角球事件、点球事件和任意球事件等。

一般来说，针对足球比赛直播节目中犯规事件、射门事件、罚球事件和定位球事件均需要播放其慢速重播片段。现有技术利用摄像机的运动信息，判断是否发生慢速重播镜头，从而确定足球比赛直播节目中的精彩视频片段，然而，现有技术中的这种方法只能判断足球比赛直播节目中是否有精彩视频片段，但无法确定出精彩视频片段中发生了哪种足球事件，更无法检测出该精彩视频片段中发生了哪种定位球事件。

可见，现有技术缺少一种足球比赛直播中定位球事件类型的检测方法。

发明内容

本发明实施例提供了一种点球、角球和任意球关键帧的检测方法和装置，用以判断由连续N个中镜头图像帧组成的视频片段中发生的定位球事件的类型。

本发明实施例提供一种点球、角球和任意球关键帧的检测方法，该方法包括：

对于足球比赛直播中的任一中镜头图像帧，确定该中镜头图像帧中的足球场草坪区域和足球区域；

根据确定出的该中镜头图像帧中的足球场草坪区域和足球区域，确定该中镜头图像帧中的足球在足球场草坪区域中的位置信息和足球大小；

当连续N个中镜头图像帧中所述足球在足球场草坪区域中的位置信息未发生变化时，根据在所述连续N个中镜头图像帧中所述足球在足球场草坪区域中的位置信息和/或所述足球大小，确定由所述连续N个中镜头图像帧组成的视频片段中发生的定位球事件的类型。

本发明实施例提供一种点球、角球和任意球关键帧的检测装置，该装置包括：

第一确定单元，用于对于足球比赛直播中的任一中镜头图像帧，确定该中镜头图像帧中的足球场草坪区域和足球区域；

第二确定单元，用于根据确定出的该中镜头图像帧中的足球场草坪区域和足球区域，确定该中镜头图像帧中的足球在足球场草坪区域中的位置信息和足球大小；

定位球事件检测单元，用于当连续N个中镜头图像帧中所述足球在足球场草坪区域中的位置信息未发生变化时，根据在所述连续N个中镜头图像帧中所述足球在足球场草坪区域中的位置信息和/或所述足球大小，确定由所述连续N个中镜头图像帧组成的视频片段中发生的定位球事件的类型。

从上述技术方案可以看出，本发明实施例可以准确的确定出每一个中镜头图像帧中的足球场草坪区域和足球区域，从而确定出足球在足球场草坪区域中的位置和足球大小；对于连续N个中镜头图像帧中，当足球在足球场草坪区域中的位置固定时，认为在足球比赛直播中足球均处于静止状态，将由连续N个中镜头图像帧组成的视频片段确定为精彩视频片段，并进一步的根据足球位置信息和足球大小，判断该视频片段中是否发生点球事件、角球事件或任意球事件。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为一种足球比赛直播中点球、角球和任意球关键帧的检测方法的流程示意图；

图2为本发明实施例中的一种确定足球区域的示意图；

图3(a)为本发明实施例中的点球镜头关键帧的示意图；

图3(b)为本发明实施例中的角球镜头关键帧的示意图；

图3(c)为本发明实施例中的定位球镜头关键帧的示意图；

图4为本发明实施例提供的一种角球区域的确定方法的示意图；

图5为本发明实施例提供的点球事件检测结果的示意图；

图6为本发明实施例提供的角球事件检测结果的示意图；

图7为本发明实施例提供的任意球事件检测结果的示意图；

图8为本发明实施例提供的一种点球、角球和任意球关键帧的检测装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例适用于具有直播功能的播放设备，尤其适用于一种足球比赛直播中定位球事件类型的在线识别系统，可提供一种(移动)互联网多屏互动业务。

足球视频作为一种具体的视频类别，有其自身的特点。比如球员和足球的活动基本上都是在足球场上进行的，而球场有特定的颜色(多数为绿色)，足球的大小和形状基本相同，足球的颜色基本固定(多为白色)。在进行足球比赛拍摄时，摄像机的机位也比较固定，一般来讲，足球比赛直播视频节目的镜头可以分为三种：远景镜头、中景镜头和近景镜头，其中，使用中景镜头可以更好的为观众呈现重要的定位球事件，而定位球事件通常可以包括：点球事件、角球事件和任意球事件等。本发明实施例主要检测中景镜头(以下简称中镜头)中的定位球事件的类型。

本发明实施例中的镜头类型确定过程具体可以参考文章《Automatic soccervideo analysis and summarization》中的方法实现。本发明实施例还可以基于绿颜色和Sobel索贝尔边缘对图像进行二值化处理，并识别出足球场上预设颜色的局部区域；然后进行膨胀腐蚀，膨胀算法可以进行大对象合并检测，而腐蚀算法可以去除微小的噪声；其次对足球场草坪区域进行填充算法，可以检测出球场上的球员、白线和足球等对象，对于检测出的每个对象进行几何属性计算，具体包括对象长、宽、面积和对象像素密度等等，用来作为足球模板匹配的约束条件。本发明实施例还可以根据足球的静止状态和足球的位置特征，对定位球事件的类型进行判断，从而确定不同的定位球事件。

下面对本发明实施例进行详细描述。

图1示出了一种足球比赛直播中点球、角球和任意球关键帧的检测方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：

步骤11：对于足球比赛直播中的任一中镜头图像帧，确定该中镜头图像帧中的足球场草坪区域和足球区域。

可选的，在上述步骤11中，自上到下逐一扫描该中镜头图像帧中的每个像素行；对于该中镜头图像帧中的任一像素行，若该像素行中的连续绿色像素的个数大于预设阈值，则将该中镜头图像帧中该像素行以下的区域确定该中镜头图像帧中的为足球场草坪区域。

具体实现时，本发明实施例可以由上到下依次扫描中镜头图像帧中的每一行像素，如果该行像素中连续绿色像素的个数(即绿色像素的游程)超过了该行整个像素的80％以上，则认为该行以下是足球场草坪区域。上述结论经过大量实验并证实是可行的。

可选的，在上述步骤11中，确定该中镜头图像帧中的预设颜色像素，以确定出的预设颜色像素为中心、以h_obj为高度值、以w_obj为宽度值，构造第一矩形区域，统计所述矩形区域中的预设颜色像素个数和预设颜色像素密度；其中，所述h_obj、w_obj均为可调预设正数；当所述第一矩形区域的高度值、宽度值以及统计出的预设颜色像素个数和预设颜色像素密度均满足预设约束条件时，将以所述第一矩形区域的中心为圆心、以R为半径的圆形区域，确定为足球区域；所述R为预设整数。

需要说明的是，在本发明实施例中，足球的大小只是根据模板匹配得出的，即预先设计了若干个足球尺寸的模板，在图像中检测到匹配模板的区域，即认为有可能是足球。一般来说，上述过程是根据对象宽度来匹配的。而足球的直径是预先测得的经验值。

具体实现时，足球的主色调一般是白色(雪天采用的特殊足球一般为橙色，但不影响算法性能；在本发明实施例中可以预先制定足球的颜色)。本发明采用基于颜色的模板匹配方法，通过检测足球比赛直播视频节目的中镜头图像帧中的预设颜色区域，并通过面积、轮廓、宽高比，对象密度等预设约束条件，限定出类似足球的候选区域，供算法接下来流程的综合判决使用，图2示出了本发明实施例中的一种确定足球区域的示意图；如图2所示，本发明实施例在检测到任一预设颜色像素后，以该预设颜色像素为中心，R为半径，进行局部预设颜色像素的检测，统计该区域预设颜色像素的个数和矩形局部区域的宽、高，和像素密度等参数，与填充算法获得的草坪上对象的上述参数一起确定足球的候选区域。

其中，图像帧中的对象的像素密度计算方法如下：

在上述公式中，D_pix用于表示该对象的像素密度，用于表示该对象中所包含的像素数，h_obj为第一矩形区域的高度值，w_obj为第一矩形区域的宽度值，h_obj*w_obj用于表示h_obj与w_obj的乘积。

继续参照图2，当确定出第一矩形区域后，可根据统计出的以该预设颜色像素为中心，R为半径的区域的预设颜色像素的个数和矩形局部区域的宽、高，和像素密度等参数，将统计出的参数与预设约束条件进行匹配，从而确定足球区域。

本发明实施例中采用的预设约束条件可以具体包括：

1)候选对象的宽、高和宽高比Rw/h符合各种视频图像中统计出的足球的宽、高和宽高比的样本值的范围。

2)候选对象的像素数符合各种视频图像中统计出的足球对象的像素数范围。

3)候选对象的密度大于设定的统计阈值。

4)候选对象的白像素数符合各种视频图像中统计出的足球对象的像素数范围。

5)候选对象的白像素区域的宽、高和宽高比符合各种视频图像中统计出的足球的宽、高和宽和高的样本值的范围。

6)候选对象白像素的密度大于设定的统计阈值。

一般上面约束条件中使用的阈值为统计经验值，且具有动态自适应调整机制。

步骤12：根据确定出的该中镜头图像帧中的足球场草坪区域和足球区域，确定该中镜头图像帧中的足球在足球场草坪区域中的位置信息和足球大小。

具体实现时，本发明实施例已通过上述步骤11确定出足球场草坪区域和足球区域，即可确定足球在足球场草坪区域中的位置信息和足球大小。在本发明实施例中，足球的大小可以为足球的半径或直径，根据上述步骤11，可知足球的半径为R。

步骤13：当连续N个中镜头图像帧中所述足球在足球场草坪区域中的位置信息未发生变化时，根据在所述连续N个中镜头图像帧中所述足球在足球场草坪区域中的位置信息和/或所述足球大小，确定由所述连续N个中镜头图像帧组成的视频片段中发生的定位球事件的类型。

具体实现时，定位球事件是足球在连续的若干个图像帧中保持静止状态的事件。首先，如果候选的足球区域在连续的2～3个图像帧中保持不变，则认为由上述2～3个图像帧组成的视频片段中可能发生了定位球事件，但足球比赛中镜头切换拉伸比较频繁，足球位置发生变化了并不代表没有发生定位球事件，仅根据足球在足球场草坪区域中的位置信息判断定位球事件并不准确。因此，本发明实施例还可以根据如下方法进一步确定定位球事件的类型。

可选的，在上述步骤13中，若足球的直径是R₁～R₂个像素之间中任一值，则所述视频片段中发生的定位球事件是点球事件；若足球的直径是R₃～R₄个像素之间任一值，则所述视频片段中发生的定位球事件是角球事件或任意球事件；其中，R₁、R₂、R₃、R₄均为预设可变整数，且R₁<R₂<R₃<R₄。

具体实现时，本发明实施例可以根据足球的大小来区分点球事件和其他定位球事件。

图3(a)～图3(c)分别示出了点球镜头关键帧的示意图、角球镜头关键帧的示意图和定位球镜头关键帧的示意图。如图3(a)所示，一般来说，点球镜头中需要包括球门和大禁区，所以足球的部分比较小，一般足球对象的直径在16～24个像素之间。如图3(b)和图3(c)所示，角球和任意球的镜头中足球对象的直径则相对较大，一般在36～50个像素之间不等。另外需要注意的是：各大联赛转播机位的高低不同，各种比赛关键帧中的足球的直径大小略有不同，因此本发明球的直径检测范围是一个区间值，以便进行自适应适配。

图4示出了本发明实施例提供的一种角球区域的确定方法的示意图，如图4所示。可选的，在上述步骤12中，以所述足球区域的圆心为中心，以h'_obj为高度值、以w'_obj为宽度值，构造第二矩形区域，将所述第二矩形区域确定为足球的外包络区域，统计所述外包络区域中预设颜色轮廓曲线；其中，所述h'_obj、w'_obj均为可调预设正数，且h'_obj>h_obj，w_obj>w'_obj。

作为其中一种实施方式：本发明实施例可以判断所述足球的外包络区域中的预设颜色轮廓曲线是否存在包围趋势；若所述足球的外包络区域中预设颜色轮廓曲线存在包围趋势，则所述足球的位置处于足球场草坪区域中，或足球场的角球区中。

可选的，按照最小二乘法，将所述预设颜色轮廓曲线与预设约束条件中的由预设颜色直角线和预设颜色圆弧线组成的角球区进行曲线拟合，根据曲线拟合结果确定所述足球的外包络区域中的预设颜色轮廓曲线是否存在包围趋势。本发明采用特征像素位置坐标分析法，检测外包络区域中足球场草坪的像素颜色和足球场上白线的像素的位置坐标，验证其是否具有包围足球候选区域的趋势。例如：在足球候选矩形区域的左边和下边或任意的两条边的组合和三条边的组合的包络区域中存在大量的绿色像素或白色像素，则认为足球在足球场上，或足球可能在角球区内。需要说明的是，除了上述实现方式，本发明实施例还可以通过其它实现方式确定所述足球的外包络区域中的预设颜色轮廓曲线是否存在包围趋势，这里不再一一举例。

图5～图7依次示出了本发明实施例提供的点球事件检测结果的示意图、角球事件检测结果的示意图和任意球事件检测结果的示意图。

可选的，在上述步骤13中，如图5所示，若足球的位置处于足球场草坪区域中的居中且靠下部位置，则所述视频片段中发生的定位球事件是点球事件，即图5中方框区域为识别出的点球区域；如图6所示，若足球的位置处于足球场草坪区域中的角球区，则所述视频片段中发生的定位球事件是角球事件，即图6中方框区域为识别出的角球区域；如图7所示，否则，所述视频片段中发生的定位球事件是任意球事件，即图7中方框区域为识别出的定位球或任意球区域。

一般来说，角球区是由直角和圆弧的白线组成的较小的局部区域，大小与足球面积差不太多，因此如果在足球周围检测到具有包围趋势的白线，则判定为角球事件，否则判定为任意球事件。由于任意球也可能在边线附近罚，但不能在角球区内罚，因此可以通过检测球周围的白线是否有包围趋势来确定该事件是角球事件或任意球事件。

需要说明的是，角球检测中，检测轮廓的方法有很多。本发明实施例可以采用现有技术中的各种方式确定出足球是否处于角球区域。如果检测出足球上部，下部，左部，右部，其中的任意两两组合，或三三组合，存在白线，则认为足球处于角球区域。

从上述技术方案可以看出，本发明实施例可以准确的确定出每一个中镜头图像帧中的足球场草坪区域和足球区域，从而确定出足球在足球场草坪区域中的位置和足球大小；对于连续N个中镜头图像帧中，当足球在足球场草坪区域中的位置固定时，认为在足球比赛直播中足球均处于静止状态，将由连续N个中镜头图像帧组成的视频片段确定为精彩视频片段，并进一步的根据足球位置信息和足球大小，判断该视频片段中是否发生点球事件、角球事件或任意球事件。

基于相同的技术构思，本发明实施例还提供一种点球、角球和任意球关键帧的检测装置，图8示出了实施例提供的点球、角球和任意球关键帧的检测装置的结构示意图，如图8所示，该装置包括：

第一确定单元81，用于对于足球比赛直播中的任一中镜头图像帧，确定该中镜头图像帧中的足球场草坪区域和足球区域；

第二确定单元82，用于根据确定出的该中镜头图像帧中的足球场草坪区域和足球区域，确定该中镜头图像帧中的足球在足球场草坪区域中的位置信息和足球大小；

定位球事件检测单元83，用于当连续N个中镜头图像帧中所述足球在足球场草坪区域中的位置信息未发生变化时，根据在所述连续N个中镜头图像帧中所述足球在足球场草坪区域中的位置信息和/或所述足球大小，确定由所述连续N个中镜头图像帧组成的视频片段中发生的定位球事件的类型。

可选的，所述第一确定单元81具体用于：自上到下逐一扫描该中镜头图像帧中的每个像素行；对于该中镜头图像帧中的任一像素行，若该像素行中的连续绿色像素的个数大于预设阈值，则将该中镜头图像帧中该像素行以下的区域确定该中镜头图像帧中的为足球场草坪区域。

可选的，所述第一确定单元81具体用于：确定该中镜头图像帧中的预设颜色像素，以确定出的预设颜色像素为中心、以h_obj为高度值、以w_obj为宽度值，构造第一矩形区域，统计所述矩形区域中的预设颜色像素个数和预设颜色像素密度；其中，所述h_obj、w_obj均为可调预设正数；当所述第一矩形区域的高度值、宽度值以及统计出的预设颜色像素个数和预设颜色像素密度均满足预设约束条件时，将以所述第一矩形区域的中心为圆心、以R为半径的圆形区域，确定为足球区域；所述R为预设可调正数。

可选的，所述定位球事件检测单元83具体用于：若足球的直径是R₁～R₂个像素之间中任一值，则所述视频片段中发生的定位球事件是点球事件；若足球的直径是R₃～R₄个像素之间任一值，则所述视频片段中发生的定位球事件是角球事件或任意球事件；其中，R₁、R₂、R₃、R₄均为预设可变整数，且R₁<R₂<R₃<R₄。

可选的，所述第二确定单元82具体用于：以所述足球区域的圆心为中心，以h’_obj为高度值、以w’_obj为宽度值，构造第二矩形区域，将所述第二矩形区域确定为足球的外包络区域，统计所述外包络区域中预设颜色轮廓曲线；其中，所述h’_obj、w’_obj均为可调预设正数，且h’_obj>h_obj，w_obj>w’_obj；判断所述足球的外包络区域中的预设颜色轮廓曲线是否存在包围趋势；若所述足球的外包络区域中预设颜色轮廓曲线存在包围趋势，则所述足球的位置处于足球场草坪区域中，或足球场的角球区中。

可选的，所述定位球事件检测单元83具体用于：若足球的位置处于足球场草坪区域中的居中且靠下部位置，则所述视频片段中发生的定位球事件是点球事件；若足球的位置处于足球场草坪区域中的角球区，则所述视频片段中发生的定位球事件是角球事件；否则，所述视频片段中发生的定位球事件是任意球事件。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器，使得通过该计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令可实现流程图中的一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图的一个流程或多个流程和/或方框图的一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种点球、角球和任意球关键帧的检测方法，其特征在于，该方法包括：

对于足球比赛直播中的任一中镜头图像帧，确定该中镜头图像帧中的足球场草坪区域和足球区域；

根据确定出的该中镜头图像帧中的足球场草坪区域和足球区域，确定该中镜头图像帧中的足球在足球场草坪区域中的位置信息和足球大小；

当连续N个中镜头图像帧中所述足球在足球场草坪区域中的位置信息未发生变化时，根据在所述连续N个中镜头图像帧中所述足球在足球场草坪区域中的位置信息和/或所述足球大小，确定由所述连续N个中镜头图像帧组成的视频片段中发生的定位球事件的类型；

其中，所述确定出的该中镜头图像帧中的足球区域，具体包括：

确定该中镜头图像帧中的预设颜色像素，以确定出的预设颜色像素为中心、以h_obj为高度值、以w_obj为宽度值，构造第一矩形区域，统计所述矩形区域中的预设颜色像素个数和预设颜色像素密度；其中，所述h_obj、w_obj均为可调预设正数；

当所述第一矩形区域的高度值、宽度值以及统计出的预设颜色像素个数和预设颜色像素密度均满足预设约束条件时，将以所述第一矩形区域的中心为圆心、以R为半径的圆形区域，确定为足球区域；所述R为预设可调正数；

所述确定由所述连续N个中镜头图像帧组成的视频片段中发生的定位球事件的类型，具体包括：

若足球的直径是R1～R2个像素之间中任一值，则所述视频片段中发生的定位球事件是点球事件；

若足球的直径是R3～R4个像素之间任一值，则所述视频片段中发生的定位球事件是角球事件或任意球事件；

其中，R1、R2、R3、R4均为预设可变整数，且R1<R2<R3<R4。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定该中镜头图像帧中的足球场草坪区域，具体包括：

自上到下逐一扫描该中镜头图像帧中的每个像素行；

对于该中镜头图像帧中的任一像素行，若该像素行中的连续绿色像素的个数大于预设阈值，则将该中镜头图像帧中该像素行以下的区域确定该中镜头图像帧中的为足球场草坪区域。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定该中镜头图像帧中的足球在足球场草坪区域中的位置信息，具体包括：

以所述足球区域的圆心为中心，以h’_obj为高度值、以w’_obj为宽度值，构造第二矩形区域，将所述第二矩形区域确定为足球的外包络区域，统计所述外包络区域中预设颜色轮廓曲线；其中，所述h’_obj、w’_obj均为可调预设正数，且h’_obj>h_obj，w_obj>w’_obj；

判断所述足球的外包络区域中的预设颜色轮廓曲线是否存在包围趋势；若所述足球的外包络区域中预设颜色轮廓曲线存在包围趋势，则所述足球的位置处于足球场草坪区域中，或足球场的角球区中。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定由所述连续N个中镜头图像帧组成的视频片段中发生的定位球事件的类型，具体包括：

若足球的位置处于足球场草坪区域中的居中且靠下部位置，则所述视频片段中发生的定位球事件是点球事件；

若足球的位置处于足球场草坪区域中的角球区，则所述视频片段中发生的定位球事件是角球事件；

否则，所述视频片段中发生的定位球事件是任意球事件。

5.一种点球、角球和任意球关键帧的检测装置，其特征在于，该装置包括：

第一确定单元，用于对于足球比赛直播中的任一中镜头图像帧，确定该中镜头图像帧中的足球场草坪区域和足球区域；

第二确定单元，用于根据确定出的该中镜头图像帧中的足球场草坪区域和足球区域，确定该中镜头图像帧中的足球在足球场草坪区域中的位置信息和足球大小；

定位球事件检测单元，用于当连续N个中镜头图像帧中所述足球在足球场草坪区域中的位置信息未发生变化时，根据在所述连续N个中镜头图像帧中所述足球在足球场草坪区域中的位置信息和/或所述足球大小，确定由所述连续N个中镜头图像帧组成的视频片段中发生的定位球事件的类型；

其中，所述第一确定单元具体用于：确定该中镜头图像帧中的预设颜色像素，以确定出的预设颜色像素为中心、以h_obj为高度值、以w_obj为宽度值，构造第一矩形区域，统计所述矩形区域中的预设颜色像素个数和预设颜色像素密度；其中，所述h_obj、w_obj均为可调预设正数；

当所述第一矩形区域的高度值、宽度值以及统计出的预设颜色像素个数和预设颜色像素密度均满足预设约束条件时，将以所述第一矩形区域的中心为圆心、以R为半径的圆形区域，确定为足球区域；所述R为预设可调正数；

所述定位球事件检测单元具体用于：若足球的直径是R1～R2个像素之间中任一值，则所述视频片段中发生的定位球事件是点球事件；

若足球的直径是R3～R4个像素之间任一值，则所述视频片段中发生的定位球事件是角球事件或任意球事件；

其中，R1、R2、R3、R4均为预设可变整数，且R1<R2<R3<R4。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元具体用于：

自上到下逐一扫描该中镜头图像帧中的每个像素行；

对于该中镜头图像帧中的任一像素行，若该像素行中的连续绿色像素的个数大于预设阈值，则将该中镜头图像帧中该像素行以下的区域确定该中镜头图像帧中的为足球场草坪区域。

7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第二确定单元具体用于：

以所述足球区域的圆心为中心，以h’_obj为高度值、以w’_obj为宽度值，构造第二矩形区域，将所述第二矩形区域确定为足球的外包络区域，统计所述外包络区域中预设颜色轮廓曲线；其中，所述h’_obj、w’_obj均为可调预设正数，且h’_obj>h_obj，w_obj>w’_obj；

判断所述足球的外包络区域中的预设颜色轮廓曲线是否存在包围趋势；若所述足球的外包络区域中预设颜色轮廓曲线存在包围趋势，则所述足球的位置处于足球场草坪区域中，或足球场的角球区中。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述定位球事件检测单元具体用于：

若足球的位置处于足球场草坪区域中的居中且靠下部位置，则所述视频片段中发生的定位球事件是点球事件；

若足球的位置处于足球场草坪区域中的角球区，则所述视频片段中发生的定位球事件是角球事件；

否则，所述视频片段中发生的定位球事件是任意球事件。