大家好，我是小F～

今天给大家介绍一个AI体育实战的项目，羽毛球比赛视频数据分析。

通过计算机视觉技术来检测羽毛球比赛中的运动员和羽毛球。

使用opencv和yolo算法，提供对运动员和羽毛球的准确检测，以增强对羽毛球比赛的分析。

用不同的检测模型，检测比赛中的运动员和羽毛球。

实现实时分析羽毛球比赛数据情况。

整个项目是用Python3.10开发的，相关依赖可以在requirements.txt中找到。

首先使用conda，创建一个虚拟环境，Python版本3.10。

# 创建虚拟环境
conda create --name badminton python= 3.10
# 激活虚拟环境
conda activate badminton

然后安装下面这些Python库依赖。

torch==2.3.1
torchvision==0.18.1
ultralytics==8.2.38
numpy==1.26.4
opencv-python==4.9.0.80
lapx==0.5.11
cython-bbox==0.1.5
shapely==2.0.3
psycopg2-binary==2.9.9
hydra-core==1.3.2
Flask==3.0.3
tensorrt==10.1.0
dill==0.3.9

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

然后就可以运行代码了，main.py文件。

得到实时结果。

获取球员和羽毛球的位置坐标信息，然后再进行进一步的分析。

好‍了，今天的分享到这里结束了，感兴趣的同学可以自己去实践下~

项目源码，公众号后台回复：「羽毛球」，即可获得。

万水千山总是情，点个 👍 行不行。

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