踢球变成一件对我很奢侈的事情了

上个星期六去踢了在北京的第二场球,看见是小场地一阵窃喜,心想不用跑动太多还可以卖弄卖弄脚法。谁知道一上场才发现自己早就没有脚法可言,停球停出两三米去,带球一跑感觉要倒,来个长传还见高不见远,急停急转做下来感觉庞大的身躯以不可阻挡的惯性向原方向冲去,剩下的也就是用屁股挤着人护护球了。

两个小时跑下来当时还没什么感觉,吃过饭往床上一躺,我的妈呀,小腿和脚掌酸痛不用说,后跟一碰就钻心地疼,像是跟腱受了伤,腰也难受得不得了。估计要养个两三个月才行。到底是老头子了,现在也就能玩玩羽毛球、台球这样的运动,足球对这付老身板来说实在是太奢侈了。

<think>好的,用户想了解如何利用CVAT对踢球动作进行分解标注。首先,我需要回忆一下CVAT是什么。CVAT是一个开源的计算机视觉标注工具,主要用于图像和视频的标注,支持多种标注任务,比如目标检测、分割、姿态估计等。用户的问题是关于动作分解标注,这应该涉及到视频中的动作分析,可能需要逐帧标注或者关键帧标注。 接下来,我需要考虑踢球动作分解的具体需求。踢球动作通常包括几个阶段,比如助跑、支撑脚定位、摆动腿后摆、击球、跟随动作等。用户可能希望将整个动作分解成这些阶段,并在视频中标注每个阶段的开始和结束,或者标注关键姿态。 首先,用户可能需要准备视频素材。这里可能需要提醒用户选择合适的视频,比如清晰度、帧率、视角等,确保能够准确捕捉动作细节。另外,视频可能需要预处理,比如裁剪或调整分辨率,以便在CVAT中高效处理。 然后是CVAT的具体操作步骤。用户需要创建任务,上传视频,设置标注规范。这里可能需要指导用户如何创建项目,选择适当的标注类型。例如,使用边界框标注球员,或者使用关键点标注姿态,或者使用分段标注动作阶段。 对于动作分解,可能需要时间段的划分,比如在时间轴上标注每个阶段的起始和结束帧。CVAT支持分段标注(interpolation),可能适合这种需要连续帧标注的情况。用户可能需要为每个阶段创建不同的标签,比如“助跑”、“击球”、“跟随”等,然后在时间轴上拖动选择对应的帧范围。 此外,如果是更细致的动作分析,比如关节点的变化,可能需要使用关键点标注。例如,标注踢球过程中球员的关节位置,分析腿部摆动轨迹。这时需要设置关键点的类型和骨架结构,逐帧或间隔几帧进行标注。 在标注过程中,用户可能需要注意视频的播放控制,使用快捷键提高效率,比如方向键逐帧移动,Shift+方向键快速跳转。同时,CVAT的自动插值功能可以帮助减少重复劳动,比如标注起始和结束帧后,中间帧自动生成,但需要检查调整准确性。 完成标注后,导出数据格式的选择也很重要。用户可能需要根据后续应用的模型或分析工具选择合适的格式,比如JSON、XML、COCO等。同时,标注的验证和修正步骤不可忽视,确保标注质量。 可能还需要考虑多人协作的情况,如果项目较大,如何分配任务,管理标注人员的工作进度。CVAT支持任务分配和审核功能,可能需要指导用户设置权限和审核流程。 最后,用户可能需要一些实际案例或最佳实践,比如如何处理遮挡、不同角度下的动作标注,或者如何处理视频中的多个球员。这时候需要给出具体的建议,比如使用不同颜色的标签区分球员,或者结合目标检测和动作标注。 总结下来,步骤可能包括:准备视频、创建CVAT项目、设置标注规范、进行时间分段或关键点标注、利用工具提高效率、导出数据、验证修正。同时,根据具体需求选择合适的标注策略,可能需要结合多种标注类型来全面捕捉动作细节。</think>以下是利用CVAT对踢球动作进行分解标注的步骤指南,通过时间分段和关键姿态标注相结合的方式实现精准动作分析: 一、前期准备 1. 视频处理 - 截取10-15秒的踢球视频片段(建议帧率≥30fps) - 转换为MP4格式(H.264编码) - 分辨率建议保持720p以上,确保动作细节可见 二、CVAT项目创建 1. 新建项目 - 项目类型选择"Video Annotation" - 命名示例:"Football_Kicking_Analysis" - 添加标签体系: • 阶段标签:助跑、支撑定位、后摆蓄力、触球瞬间、随摆动 • 关键点标签:17个COCO格式关节点 • 辅助标签:重心轨迹、球体状态(静止/运动) 三、标注工作流程 1. 时间分段标注(Interpolation) - 按F键进入帧间插值模式 - 使用快捷键: → 逐帧前进 Shift+→ 跳转10帧 B 标记阶段起点 E 标记阶段终点 - 示例分段: | 阶段 | 起止帧 | 持续时间 | |-------------|--------|----------| | 助跑 | 0-45 | 1.5s | | 支撑定位 | 46-55 | 0.33s | | 后摆蓄力 | 56-70 | 0.5s | | 触球瞬间 | 71-73 | 0.1s | | 随摆动 | 74-100 | 0.9s | 2. 关键帧标注 - 选择关键帧间隔(建议每5帧标注) - 使用骨架标注工具: 1. 按住Ctrl+鼠标滚轮缩放视图 2. 按K激活关键点模式 3. 标注顺序建议: a) 骨盆中心点 b) 下肢关节(髋-膝-踝) c) 上肢关节(肩-肘-腕) 4. 特殊标注项: • 触球帧添加球体边界框 • 支撑脚压力中心标记 四、高级技巧 1. 多视图协同 - 对同一动作的正面/侧面视频分别标注 - 使用"Attributes"添加视角标记: - front_view - side_view - overhead_view 2. 运动参数计算 - 在标注时添加自定义属性: ```xml <attribute name="knee_angle">120</attribute> <attribute name="ball_speed">15m/s</attribute> ``` 五、数据导出 1. 选择导出格式 - 动作阶段数据:CVAT for video 1.1 - 关键点数据:COCO keypoints format - 时间序列数据:JSON + 时间戳 六、质量验证 1. 使用内置校验工具 - 运行"Annotation Statistics"检查: - 阶段连续性 - 关键点完整性 - 时间轴覆盖率 2. 三维验证法 - 导出数据到Blender进行运动轨迹三维重建 - 检查关节运动合理性 通过这种标注方法,可获得包含时空维度信息的结构化数据,适用于: 1. 动作生物力学分析 2. AI动作识别模型训练 3. 运动员技术动作评估 4. 虚拟教练系统开发 建议配合使用CVAT的"Auto Annotation"功能,先运行预训练的pose estimation模型(如OpenPose),再进行人工校验和细化标注,可提升工作效率30%-50%。
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