OpenCVを用いたボールトラッキングのIndexエラー

前提・実現したいこと

テニスボールのトラッキングをKalmanFilterを用いて実現しようと考えています。
KalmanFilterを用いていない既存のソースコードを用いてKalmanFilterを導入することで実現しようと考えているのですが、コードを実行してみたところ以下のようなエラーが出ます。

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "/Users//Downloads/Gazou5.py", line 117, in <module>
    X,P=Kalman_filter(ball_temp[0],xPre,pPre,sigmaW,sigmaV)
IndexError: list index out of range

該当のソースコード

Python
1import time
2import math
3import cv2
4import sympy
5import numpy as np
6
7def isCourt(p):#ボール座標がコートの中にあるかを判定
8    from sympy.geometry import Point, Polygon
9    poly = Polygon((520,178), (905,178), (1065,600), (360,600))
10    point=p
11    return poly.encloses_point(point)
12
13def dilation(dilationSize,kernelSize,img):#膨張処理
14    kernel=np.ones((kernelSize,kernelSize),np.uint8)
15    element=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(2*dilationSize+1,2*dilationSize+1),(dilationSize,dilationSize))
16    dilation_img = cv2.dilate(img,kernel,element)
17
18    return dilation_img
19
20def detect(gray_diff):#
21    retval, black_diff = cv2.threshold(gray_diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)
22    img=black_diff
23
24    dilation_img=dilation(18,20,img)
25
26    img2=dilation_img.copy()
27    img2=cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_GRAY2RGB)
28
29    contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation_img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
30
31    temp=[]
32    p_array=[]
33    area_array=[]
34    ball_p=[]
35    for i in range(len(contours)):
36
37        count=len(contours[i])
38        temp.append(count)
39        area = cv2.contourArea(contours[i])#面積計算
40        area_array.append(area)
41        x=0.0
42        y=0.0
43        for j in range(count):
44            x+=contours[i][j][0][0]
45            y+=contours[i][j][0][1]
46
47        x/=count
48        y/=count
49        x=int(x)
50        y=int(y)
51        p_array.append([x,y])
52
53        if(area<1000):#面積が一定以下
54            if(isCourt([x,y])):#コート内かどうか
55                #cv2.drawContours(img2,contours,i,(0,255,255),2)#黄
56                ball_p=[x,y]
57
58    return ball_p,img2,p_array,area_array
59
60
61def Kalman_filter(balltemp,xPre,pPre,sigmaW,sigmaV):
62    xForecast=xPre#今季の状態=前期の状態
63    pForecast=pPre+sigmaW#今期の状態の予測誤差の分散 ＝ 前期の状態の予測誤差の分散 ＋ 状態方程式のノイズの分散
64    kGain=pForecast/(pForecast+sigmaV)#カルマンゲイン ＝ 状態の予測誤差の分散　÷（状態の予測誤差の分散＋観測方程式のノイズの分散）
65    xFiltered=xForecast+kGain*(balltemp-xForecast)#補正後の状態　＝　補正前の状態 ＋ カルマンゲイン ×（本物の観測値－予測された観測値）
66    pFiltered=(1-kGain)*pForecast#補正後の状態の予測誤差の分散 ＝（１ーカルマンゲイン）× 補正前の状態の予測誤差の分散
67
68    return xFiltered,pFiltered
69
70
71VIDEO_DATA = "Movie.mp4"
72ESC_KEY = 0x1b
73DURATION = 1.0
74cv2.namedWindow("tennis")
75video = cv2.VideoCapture(VIDEO_DATA)
76
77fps    = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
78height = video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
79width  = video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
80# 形式はMP4Vを指定
81fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')
82# 出力先のファイルを開く
83out = cv2.VideoWriter('output.avi',fourcc,20.0, (int(width), int(height)))
84
85# 最初のフレームの読み込み
86end_flag, frame_next = video.read()#read() 1つ1つのフレームを読み込む
87height, width, channels = frame_next.shape
88motion_history = np.zeros((height, width), np.float32)
89frame_pre = frame_next.copy()
90
91p=[]
92a=[]
93ball=[]
94ball_tempold=[]
95iii=1
96
97while(end_flag):
98#for i in range(150):
99    color_diff = cv2.absdiff(frame_next, frame_pre)# フレーム間の差分計算
100    gray_diff = cv2.cvtColor(color_diff, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# グレースケール変換
101    retval, black_diff = cv2.threshold(gray_diff, 100, 1, cv2.THRESH_BINARY)# ２値化
102
103    proc_time = time.time()# プロセッサ処理時間(sec)を取得
104    cv2.motempl.updateMotionHistory(black_diff, motion_history, proc_time, DURATION)# モーション履歴画像の更新
105    hist_color = np.array(np.clip((motion_history - (proc_time - DURATION)) / DURATION, 0, 1) * 255, np.uint8)# 古いモーションの表示を経過時間に応じて薄くする
106    hist_gray = cv2.cvtColor(hist_color, cv2.COLOR_GRAY2BGR)# グレースケール変換
107    ball_temp,img,p_temp,a_temp=detect(gray_diff)
108    if (iii==1):
109        ball_tempold=ball_temp
110        xPre=0
111        pPre=1000
112
113    sigmaW=100
114    sigmaV=100
115
116
117    X,P=Kalman_filter(ball_temp[0],xPre,pPre,sigmaW,sigmaV)
118
119    cv2.line(img,X,xPre,(0,255,255),2)
120
121    xPre=X#前回の状態
122
123
124    #if(i>50):
125    p.append(p_temp)
126    a.append(a_temp)
127    if(len(ball_temp)>0):
128        ball.append(ball_temp)
129
130    ball_array=np.array(ball)
131    court_array=np.array([[520,178], [905,178], [1065,600], [360,600]])
132    service1_array=np.array([[440,250],[1000,250]])
133    service2_array=np.array([[380,420],[1050,420]])
134    service3_array=np.array([[712,250],[712,420]])
135    img=cv2.polylines(img,[ball_array],False,(0,255,255))
136    img=cv2.polylines(img,[court_array],True,(0,255,0))
137    img=cv2.polylines(img,[service1_array],True,(0,255,0))
138    img=cv2.polylines(img,[service2_array],True,(0,255,0))
139    img=cv2.polylines(img,[service3_array],True,(0,255,0))
140
141    cv2.imshow("tennis", img)# モーション画像を表示
142    out.write(img)
143
144    if cv2.waitKey(20) == ESC_KEY:# Escキー押下で終了
145        break
146
147    # 次のフレームの読み込み
148    frame_pre = frame_next.copy()
149    end_flag, frame_next = video.read()
150    ball_tempold=ball_temp
151    iii+=1
152# 終了処理
153cv2.destroyAllWindows()
154out.release()
155video.release()
156