vasetviens 0.1.0

Détection automatique de va-et-vient dans des vidéos de football

vasetviens

Détection intelligente des va-et-vient d’un ballon vers des plots dans des vidéos de football.
Une bibliothèque basée sur YOLOv8 et OpenCV pour analyser les mouvements d'entraînement à partir de simples vidéos.

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🚀 Fonctionnalités

• 🎯 Détection du ballon avec un modèle YOLOv8
• 🟠 Détection de plots circulaires colorés (bleu, rouge, etc.)
• ↔️ Analyse des mouvements de va-et-vient avec logique géométrique stricte
• 👁️ Visualisation en temps réel (optionnelle)
• 📊 Génération de rapports CSV :
  • Nombre de va-et-vient par plot
  • Instants précis des va-et-vient
• 🧩 Utilisable en ligne de commande ou comme une fonction Python

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📦 Installation

pip install vasetviens

🔧 Nécessite Python 3.8 ou plus

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⚙️ Utilisation en ligne de commande

vasetviens video.mp4 --display --save --cooldown_frames 40

Options disponibles

Option	Description
--display	Affiche le traitement en temps réel
--save	Enregistre la vidéo annotée en sortie
--cooldown_frames	Cooldown entre deux détections successives d’un plot
--frame_retention_limit	Durée de rétention des plots disparus
--direction_zone_width	Largeur de la zone de direction
--min_va_ratio	Ratio minimum pour valider un mouvement d’aller
--min_retour_ratio	Ratio minimum pour valider un retour
--color_plot	Couleur du plot à détecter (ex : bleu)
--confidence_threshold	Seuil de confiance YOLO (défaut : 0.1)
--model_path	Chemin vers le modèle YOLO (défaut : yolo11x.pt)

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🧪 Utilisation en tant que bibliothèque Python

from vasetviens import analyser_va_et_vient

analyser_va_et_vient(
    video_path="video.mp4",
    display=True,
    save=True,
    cooldown_frames=40
)

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📁 Fichiers générés

• output_nomvideo.mp4 : Vidéo annotée (si --save activé)
• recap_nomvideo.csv : Résumé du nombre de va-et-vient par plot
• moments_nomvideo.csv : Instants précis (n° frame) des va-et-vient

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🤖 Technologies utilisées

• YOLOv8 (Ultralytics)
• OpenCV pour le traitement d'image
• NumPy pour les calculs vectoriels

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📄 Licence

Distribué sous licence MIT — libre à utiliser, modifier, améliorer et redistribuer.

Made with ❤️ for football training and smart video analysis.