codeball:数据驱动的足球比赛战术与视频分析
项目介绍
codeball 是一个开源项目,致力于为足球比赛提供数据驱动的战术和视频分析。该项目由 Metrica Sports 维护,旨在构建一个集中化的战术分析工具库,同时让这些分析结果能够与比赛的实时视频内容相链接。codeball 的出现,解决了现有分析工具分散、难以与视频内容结合的问题,为足球战术分析师提供了更加强大和便捷的工具。
项目技术分析
codeball 项目基于 Python 语言开发,使用了 Pandas 数据框架来处理事件和跟踪数据。它提供了多个子类和方法,让用户能够轻松地创建和分析战术模型,如区域分析、传球网络、控球率等。此外,codeball 还支持自定义模式的创建,这些模式用于分析比赛中特定的战术动作。
在技术实现上,codeball 利用 Kloppy 库来读取数据,使得未来可以轻松支持更多数据提供商的数据格式。项目的核心功能包括:
- 创建事件和跟踪数据的子类和方法。
- 支持自定义模式的创建和配置。
- 提供了与 Metrica Play 平台兼容的注释模型。
项目及技术应用场景
codeball 的主要应用场景是足球战术分析,尤其是在职业俱乐部、体育研究机构和足球爱好者中具有广泛的应用潜力。以下是几个典型的应用场景:
- 战术模型分析:分析师可以使用 codeball 来创建和应用各种战术模型,如区域分析、传球网络分析等,以便更好地理解比赛中的战术动态。
- 视频分析与注释:通过将战术分析与比赛视频结合,分析师可以直观地展示分析结果,为教练和球员提供更有针对性的反馈。
- 比赛回顾与教学:教练可以利用 codeball 生成的分析结果,回顾比赛中的关键时刻,用于战术教学和策略调整。
项目特点
codeball 项目的特点如下:
- 集中化分析工具库:codeball 提供了一个集中的战术分析工具库,避免了分散的工具和代码片段带来的不便。
- 视频内容结合:独特的视频分析与战术分析结合能力,让用户能够直观地查看分析结果与比赛视频的关联。
- 灵活的自定义模式:支持用户自定义分析模式,可以根据不同的分析需求进行配置。
- 兼容多个数据提供商:虽然目前主要支持 Metrica Sports Elite 数据集,但 codeball 使用 Kloppy 读取数据,为未来支持更多数据格式奠定了基础。
以下是一个使用 codeball 的示例代码,定义了一个寻找对手禁区内传球的模式,并在 Metrica Play 中添加了相应的视频注释:
class PassesIntoTheBox(Pattern):
def __init__(self, game_dataset: GameDataset, name: str, code: str, in_time: int = 0, out_time: int = 0, parameters: dict = None):
super().__init__(name, code, in_time, out_time, parameters, game_dataset)
def run(self) -> List[PatternEvent]:
passes_into_the_box = (
self.game_dataset.events.type("PASS")
.into(Zones.OPPONENT_BOX)
.result("COMPLETE")
)
return [
self.build_pattern_event(event_row)
for i, event_row in passes_into_the_box.iterrows()
]
def build_pattern_event(self, event_row) -> PatternEvent:
pattern_event = self.from_event(event_row)
pattern_event.add_arrow(event_row)
pattern_event.add_pause(pause_time=2000)
return pattern_event
该代码在 Metrica Play 中的输出效果如下:
codeball 项目为足球战术分析提供了一个强大的工具,不仅能够帮助分析师提高工作效率,还能够为教练和球员提供更深入的比赛洞见。随着项目的不断发展,未来将支持更多数据格式和应用场景,为足球分析领域带来更多可能性。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考