AI(Openpose)でバッティングフォーム解析 - Qiita
はじめに 画像からの人物検出や、画像から姿勢推定・骨格検出をいくつか試してきたので、そろそろ実際のデータでの解析をやってみたくなりました。 そこで、2018年5月頃から、中学生のバッティングフォーム解析を始めました。 環境 撮影カメラ 自分のスマホ（HTC U11） 解析環境 windows10 home（64bit/CPU） Google Colaboratory（python3/CPU） ライブラリ DeNA/Chainer_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation 解析対象 練習におじゃまして、トスバッティングの様子を横から撮影させてもらいました（各選手1分間ずつくらい） 解析結果 選手の動画は使えないので、下記の説明用データは自分（野球素人）のバッティング画像とデータです。。。（お見苦しいですが、、、ご容赦を） OpenPoseでの骨格推定結果 パ
Pythonでスポーツ動作分析（野球・ピッチング編） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Pythonを使って、スポーツの動作を可視化していきたたいと思います。 前回はOpenPoseを使ったバッティングフォーム解析をやりました。 今回は、ピッチングの動作解析です。前回と同じOpenPoseに加えて、OpenCV、Pandasを使って動作を可視化してきたいと思います。 動作分析内容 骨格検出 軌道（手首）の可視化 角度変化（肩・肘・腰）の可視化 環境 撮影カメラ 自分のスマホ（HTC U11） 解析環境 windows10 home（64bit/CPU） Google Colaboratory（python3/CP
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