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</div>👋 你好
在体育比赛中，每一厘米和每一秒都很重要。这就是为什么Roboflow决定将体育作为测试场，以推进我们的物体检测、图像分割、关键点检测和基础模型到极限。这个库包含了可重用的工具，可用于体育及其他领域。
🥵 挑战
你也是计算机视觉和体育的粉丝吗？我们欢迎任何有共同激情的人加入我们的贡献！一起，我们可以为体育分析构建强大的开源工具。以下是我们希望解决的主要挑战：
- 球追踪： 由于球体积小且运动迅速，特别是在高分辨率视频中，追踪球非常困难。
- 读取球衣号码： 由于视频模糊、球员转身或其他物体遮挡号码，准确读取球员的球衣号码通常会受到阻碍。
- 球员追踪： 由于场上其他球员或物体的频繁遮挡，保持整个比赛中球员的一致身份识别是一个挑战。
- 球员重识别： 对于退出和重新进入画面的球员进行重新识别很棘手，特别是当摄像机移动或球员外观相似时。
- 摄像机校准： 准确校准摄像机视角对于提取球员速度和行程等高级统计数据至关重要。但由于体育的动态性质和不同的摄像机角度，这项任务非常复杂。
💻 安装
我们还没有Python包。请在Python>=3.8环境下从源代码安装。
pip install git+https://github.com/roboflow/sports.git
⚽ 数据集
| 使用案例 | 数据集 |
|---|---|
| 足球运动员检测 |  |
| 足球检测 | |
| 足球场关键点检测 | |
访问Roboflow Universe并探索其他与体育相关的数据集。
🔥 演示
https://github.com/roboflow/sports/assets/26109316/7ad414dd-cc4e-476d-9af3-02dfdf029205
🏆 贡献
我们喜欢你的意见！请告诉我们我们还应该构建什么！
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