もし、あなたがバドミントンやテニスの選手を支援するアプリを開発したいと考えている方、必見！！
この記事を読み進めていくと…
・PythonとOpenCVを使えば、選手のプレーを解析し、競技力を向上させるための弱点を明確にすることができる！
・競技レベルに合わせたトレーニングプログラムも提供できる！
今回の記事では、初心者でも理解できるように、OpenCVのインストール方法から解説していきます。OpenCVで動画を解析しバドミントンやテニス選手を支援するための具体的なアプローチまで、詳しく解説していこうと思います。
画像認識技術によって、開発したアプリの活用次第で選手たちの競技力を飛躍的に向上させることができます！！ぜひ、記事を読んで、その可能性を探ってみてください。
＊目次
目次
1.画像認識でPythonでと『OpenCV』を実装する
1-① ビデオ分析
1-② Pythonで実装
2.まずはOpenCVをインストール
6.まとめ
＊本文
1.画像認識で用いたライブラリ『OpenCV』で実装する
OpenCVは、スポーツテック分野においても活用されている必須の画像処理ライブラリです。
スポーツ分野では、ビデオ分析によるプレイヤーのトレーニングや競技の解析に利用され、OpenCVを使えば、動画からプレイヤーの動きを抽出し、トレーニングプログラムを提供したり、試合の解析に活用することができます。また、スポーツイベントの映像からのプレイヤートラッキングや、ライブストリーミング映像のリアルタイム解析など、様々な応用もあります。OpenCVは、C++、Python、Javaなどの言語で利用可能で、多彩な機能を持ち、画像処理タスクの幅広い実装が可能です。スポーツテックを学ぶ者にとって、OpenCVは使いやすく、手軽なツールとして推奨されます。
１－①ビデオ分析
バドミントンやテニスをビデオ分析する場合、OpenCVは非常に役立ちます。例えば、シャトルコックのボールの速度や軌道、選手の動きや弱点などを分析することができます。
具体的には、OpenCVを使ってビデオを解析し、シャトルコックの軌道をトレースしたり速度や軌道を正確に測定することができます。また、選手の動きを追跡し選手の動作の改善点や正しいフォームや技術の習得に役立てることが可能です。
さらに、OpenCVを使ってビデオを解析することで、対戦相手の動きや戦術を分析することもできます。これにより、対戦相手の弱点や強みを把握し、戦略を立てることができます。
１－②Pythonで実装
PythonでOpenCVを実装する場合、簡単に扱えるようになっています。Pythonはシンプルで読みやすいコードを書ける言語であるため、初心者でも理解しやすいです。
ただし、OpenCVに関しては、画像処理に必要な概念やアルゴリズムを理解する必要があります。また、OpenCV自体が多機能であるため、すべての機能を理解することは容易ではありません。
初心者の場合は、まずは基本的な画像処理タスクから始めることをお勧めします。例えば、画像の読み込みや表示、リサイズ、グレースケール化などのタスクから始め、徐々に複雑な処理に挑戦することができます。
さらに、OpenCVを使ったスポーツテックのアプリケーションを開発する場合は、そのスポーツのルールやルールに沿った動作の特徴を理解する必要があります。そのため、スポーツに詳しい人であれば理解が早くなると言えます。
2.まずはOpenCVをインストールしてみよう！
PythonのOpenCV（opencv-python）は、pipを使用して手軽にインストールできます。以下のコマンドを実行することで、OpenCVを簡単にインストールできます。
PythonのOpenCV（opencv-python）をインストールしてみましょう。pip installを使用してインストールを行います。
まず、コマンドプロンプトを管理者権限で起動します。以下の手順に従ってください。
①「スタートメニュー」を開きます。
②「コマンドプロンプト」を検索して、右クリックします。
③「管理者として実行」を選択します。
コマンドプロンプトが開きましたら、以下のコマンドを実行してください。
次に以下の2つのコードを実行してpip installを利用してopencv-pythonをインストールします。
インストールが完了したら、以下のコマンドを実行しopencv-pythonが問題なくインストールされているか確認します。
実行後に以下のようにopencv-pythonのバージョンが表示されていれば、opencv-pythonが問題なくインストールできています。
うまく動作しない場合は、以下のコマンドを使用してpipのバージョンを最新のものに更新した後に再度最初の手順に戻って再度コマンドを実行してみて下さい。
３.まとめ
今回は、OpenCVのインストール方法について紹介しました。Pythonでスポーツテック分野において、画像処理やデータ分析を行う際に必要不可欠なこのライブラリをぜひ使ってみてください。
たとえば、テニスの試合映像を分析して、選手の動きやボールの軌道を追跡することやバスケットボールの試合映像から、選手のポジションやスコアを自動的に抽出することも可能です。
次回は、OpenCVの動画の読み込みについて解説していきます！今後もスポーツテック分野においてPythonを活用する際に役立つ情報をお届けしていきます。ぜひ、次回もお楽しみにしてください。