项目简介：
该项目旨在利用YOLOv8算法实现排球垫球动作的自动识别与计数。YOLOv8作为计算机视觉领域的先进目标检测算法，具备高精度和实时性的特点，非常适合用于体育训练和测试中的自动化计数。项目将排球垫球视频作为输入，通过YOLOv8算法检测视频中的排球及垫球动作，自动记录垫球次数。为实现此功能，项目需准备排球垫球数据集，并训练YOLOv8模型以识别排球和垫球动作。源码部分将包括数据预处理、模型训练、推理部署等步骤，确保系统能够实时、准确地计数排球垫球次数。此项目不仅能够提高排球垫球测试的效率和准确性，还能够为体育训练和比赛中的自动化计数提供新的解决方案。通过此项目，我们期望能够为体育教育和训练领域带来更加智能化和便捷化的工具。
技术栈
- YOLOv8: 用于目标检测和姿态估计。
- YOLOv8-pose: 用于目标跟踪。
- Shapely: 用于多边形和点的几何操作。
- OpenCV: 用于图像处理和视频读取。
- Ultralytics: 提供YOLOv8