产品简介
AI_basketball_games_video_editor 这是一个命令行工具，利用AI技术自动分析篮球视频，识别投篮动作和篮框位置，快速生成精彩集锦。解决了手动剪辑繁琐耗时的问题，适合篮球爱好者、视频编辑人员和体育分析师使用。
核心功能
- AI物体检测识别篮球和篮框
- 自动获取投篮帧索引
- 切割并合并精彩视频片段
- 支持多种输出模式（如仅投篮、完整信息等）
- 跨平台支持Windows、macOS和Linux
快速开始
- 克隆GitHub仓库到本地：git clone https://github.com/OwlTing/AI_basketball_games_video_editor.git
- 创建并激活Python 3.6虚拟环境：conda create --name py36_env python=3.6 && conda activate py36_env
- 安装依赖库：参考README安装PyTorch、numpy等所需包
- 下载预训练权重文件：从Google Drive下载yolov4-basketball.weights到指定目录
- 运行命令处理视频：python video_editor.py --video_path 你的视频路径 --output_path 输出目录 --output_video_name 输出文件名
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | AI_basketball_games_video_editor | 同类方案 |
|---|---|---|
| 自动化水平 | 全自动AI检测和剪辑投篮动作 | 需手动选择片段或使用简单规则剪辑 |
| 输出定制性 | 支持多种输出模式（如仅投篮、完整信息等） | 输出格式通常固定或选项有限 |
适合谁用
- 需要分析篮球比赛录像的教练或分析师
- 制作体育精彩集锦的视频编辑爱好者
- 希望自动提取篮球投篮瞬间的普通用户
下载与版本
当前最新版本为 master，发布于 。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/OwlTing/AI_basketball_games_video_editor