AI篮球投篮分析与投篮姿势的机器学习应用
这是一款基于物体检测概念构建的人工智能应用程序。通过深入挖掘从物体检测中收集的数据来分析篮球投篮。用户只需将文件上传到Web应用程序，或者向API提交一个POST请求即可获得结果。请查看以下功能介绍，未来还将有更多功能上线！欢迎持续关注。
所有用于投篮姿势分析的数据都是通过实现OpenPose计算得出的。请注意，此实现仅供非商业研究使用。请阅读许可证，该许可证与卡内基梅隆大学（CMU）的OpenPose许可证完全相同。
如果您对人类姿态估计的概念感兴趣，我撰写了一篇关于OpenPose的研究论文摘要。不妨查阅一下！
开始使用
按照以下说明，您可以在本地计算机上获取并运行该项目副本。
先决条件
在运行项目之前，需要根据requirements.txt安装所有的依赖项。
pip install -r requirements.txt
请注意，为了运行视频分析，您需要配备适当的CUDA设置的GPU，因为运行OpenPose需要CUDA设备。
托管
最后，使用单个命令在本地计算机上托管该项目。
python app.py
替代方案
Google Colab
感谢hardik0的努力，我们现在无需GPU机器就可以玩转这个项目了！
Heroku
该项目也托管在Heroku上。但是，由于TensorFlow的大量计算可能会导致超时错误并使应用程序崩溃（尤其是在视频分析过程中），因此更建议在本地计算机上托管项目。
请注意，由于运行OpenPose需要CUDA设备，因此在Heroku托管网站上不会运行投篮姿势分析。
项目结构
- 项目的文件和目录组织方式，包括源代码、配置文件等的位置。
功能
该项目具有三个主要功能：投篮分析、投篮检测、检测API。
投篮和姿势分析
- 投篮计数
统计输入视频中的投篮尝试次数、未命中的次数以及得分的次数。不同颜色的检测关键点具有不同的含义如下：- 蓝色：正常状态下的检测到的篮球
- 紫色：不确定的投篮
- 绿色：进球
- 红色：未命中
- 姿势分析
利用OpenPose计算投篮时肘部和膝盖的角度。
释放角度和释放时间是通过从投篮分析和姿势分析中收集的所有数据计算出来的。请注意，由于释放时间被计算为球在手中的总时间，因此可能存在较大的误差。
投篮检测
- 检测结果将在图像【无标题】上显示。检测的置信度和坐标将在下方列出。
检测API
- 通过向(./detection_json)提交包含"image"作为键和输入图像作为值的POST请求，可以获得JSON响应。
随着技术的进步，这样的系统可以用来帮助教练员和球员改进他们的投篮技巧。它不仅可以提供即时反馈，还可以随着时间的推移跟踪进步，从而成为训练过程中的宝贵工具。此外，这种类型的分析也可以扩展到其他运动技能的学习，如足球的踢球动作或网球的发球动作，只要适当调整算法以适应不同运动的特点。