basketballVideoAnalysis 오픈소스 해보기

https://github.com/stephanj/basketballVideoAnalysis

• 해당 깃허브에 있는 거 분석하고 해보기로 함

color-detection

#!/bin/bash
python show_colors.py -p images

• run.sh 파일을 실행하면 show_colors.py가 실행됨

• path는 이미지가 있는 폴더 지정

  • image2라는 폴더를 새로 생성하고 path 변경

  • #!/bin/bash
    python show_colors.py -p images2ㅇ

  • 

  • 우선 한 장으로 시도

team,red,green,blue,percentage

team_a_1.jpg,1,0,1,67

team_a_1.jpg,86,99,141,20

team_a_1.jpg,157,165,201,12

• 다음과 같은 결과값이 csv 파일로 저장됨
• 5명씩 만들어서 진행해보려고 함
• https://www.linkedin.com/pulse/sports-video-analysis-using-machine-learning-stephan-janssen/
  • 이 프로젝트 주인이 상세하게 알려준 것
  • 이거대로 따라해보자

1번 court_dection

• README에 보면 court_detection1.py보다 opencv를 이용한 코드를 사용하였다.
• 그래서 이 함수를 어떻게 써야 하는지 찾아보고 있다.
  • ​ 그냥 코드만 봐서는 어떻게 실행해야 할지 감이 안온다.
• 우선 court_detection1.py에서 좌표를 찾고 나서 그 안에 부분을 흰색으로 나머지를 검은색으로 칠하는 것이 2번째 방법인 것 같다.
• court_detection1.py에서 좌표를 나타내는 부분을 찾아서 실행해보자.
• 우선 사진에서 코트의 모서리들을 인식하는 open cv 코드를 찾아서 실행하고 난 후 해당 좌표를 자동으로 함수에 넣어서 예시 화면처럼 만드는 과정이 필요하다.