JP4494837B2 - ゴルフスウィング診断システム - Google Patents
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Description
上記コンピュータは、
上記カラー動画像を複数の静止画像に変換する手段と、
上記静止画像の各ピクセルについて色情報に関する特定の閾値で二値化処理を行い、閾値を満たすピクセルを上記色付マークの位置として認識して座標データを取得する手段と、
上記色付マークの座標データを基にして算出される1つの色付マークの移動ベクトル量、あるいは、2つの色付マーク間のベクトル角度を用いて、上記シャフトの動きを認識する動作抽出手段と、
上記動作抽出手段で得られたデータに基づいてゴルフスウィング診断に必要な静止画像を上記複数の静止画像から抽出する画像抽出手段と、
上記抽出した静止画像を出力する出力手段とを備えていることを特徴とするゴルフスウィング診断システムを提供している。
なお、二値化処理した閾値を満たすピクセルの集合の数が、実際の色付マークの数より多く検出された場合には、色付マークと考えられる画像上の面積範囲を予め設定しておき、その面積範囲内にある上記ピクセルの集合を色付マークであると決定するとよい。さらには、背景差分処理を実施することで、色付マークが存在しない領域をカットしてから上記面積範囲による色付マークの決定処理を行ってもよい。
1つの静止画像の自動認識された色付マークのRGB色情報を基準色情報として記憶し、該基準色情報と同一色とみなすことのできる許容範囲である色範囲を設定し、
上記静止画像に時系列的に隣接する次フレームの静止画像上での予測されるマーク位置を含む領域である探索範囲を上記次フレーム上に設定し、該探索範囲内において上記色範囲内であるピクセルを上記色付マークの位置とみなし、各静止画像上の色付マークの位置を自動追尾している。
なお、自動追尾は、上記色範囲を用いる方法だけでなく、二値化処理にて行ってもよいし、色範囲と二値化処理を併用してもよい。
なお、静止画像の探索範囲内のピクセルについて上記背景画像との差分処理を行って背景画像を排除すれば、探索範囲内の背景画像中に色付マークの色と近似した色が存在しても排除してさらに誤認識を防止することができる。さらに、色付マークの面積の大きさやマークの形(例えば、マークが丸である等)を考慮する方法等により誤認識を防止してもよい。
上記画像抽出手段で、インパクト時の静止画像をチェックポイント画像として抽出すると共に、テイクバックシャフト9時、トップ、ダウンスウィングシャフト9時、フォローシャフト3時、フィニッシュから選択される少なくとも1つ以上のスウィング姿勢の画像をチェックポイント画像として抽出している。
上記画像抽出手段で、インパクト時の静止画像をチェックポイント画像として抽出していると共に、テイクバックシャフト9時、トップ、ダウンスウィングシャフト9時、フォローシャフト3時、フィニッシュから選択される少なくとも1つ以上のスウィング姿勢の画像をチェックポイント画像として抽出している。
上記画像抽出手段により、上記動作抽出手段で得られたデータに基づいて上記テンプレートが水平になった静止画像のコマをテイクバック非利き腕水平画像とみなしチェックポイント画像として抽出している。また、輪郭抽出を行わずに、テンプレートマッチング処理を開始する時のテンプレート角度を、予め所定の位置に記憶した角度からマッチング処理を行っても構わない。
上記コンピュータは、
上記カラー動画像を複数の静止画像に変換する手段と、
上記静止画像の各ピクセルについて色情報に関する特定の閾値で二値化処理を行い、閾値を満たすピクセルを上記色付マークの位置として認識して座標データを取得する手段と、
上記静止画像をゴルファーが写らない背景画像で差分処理してゴルファーのシルエットを取得すると共に該シルエットの輪郭抽出を行い、輪郭のうち曲率が極値となるピクセルを非利き腕側の肩とみなす一方、シャフトに設けられた2つの色付マークとの位置関係からグリップ位置を算出し、非利き腕側の肩からグリップまでの領域の少なくとも一部の画像をテンプレートとして記憶し、テイクバックスウィング中の静止画像にテンプレートマッチング処理を行ってゴルファーの非利き腕の動きを抽出している動作抽出手段と、
上記動作抽出手段で得られたデータに基づいて上記テンプレートが水平になった静止画像のコマをテイクバック非利き腕水平画像とみなしチェックポイント画像として抽出する画像抽出手段とを備えていることを特徴とするゴルフスウィング診断システムを提供している。
上記カラー動画像を構成する複数の静止画像のうち一定時間間隔を有する対の静止画像についてフレーム間差分を行い、所定の閾値よりもノルムが大きいピクセルの数が極小となる静止画像をトップ画像とみなしチェックポイント画像を抽出している。
なお、前記ノルムは公知のもので、一方の画像上の対象ピクセルのRGB値と他方の画像上での対応するピクセルのRGB値とのそれぞれの差の絶対値の2乗和の平方根を意味している(数式7参照)。
テイクバックシャフト9時画像における上記色付マークの位置座標を基準として静止画像上に探索範囲を設定すると共に、上記色付マークと同一色とみなすことのできる許容範囲である色範囲を設定し、
該探索範囲内において色範囲内であるピクセルを上記色付マークの位置とみなして上記色付マークの画像上の位置座標を認識し、
上記抽出された少なくとも2つ以上の色付マーク間のベクトルが最も水平に近くなる静止画像をダウンスウィングシャフト9時画像とみなしてチェックポイント画像を抽出している。
上記ゴルフクラブによるボール打撃時の音を上記集音手段で検出し、該検出された音に基づいて上記複数の静止画像からインパクト画像を抽出しても好適である。
上記肌色領域には上記色付マークが存在しないと仮定して上記肌色領域を上記二値化処理の対象外としている。
上記コンピュータは、
上記カラー動画像を複数の静止画像に変換する手段と、
上記静止画像上をゴルファーが写らない背景画像で差分処理してゴルファーのシルエットを取得し、該シルエットの左右幅からシルエットの一端を利き脚の側端として取得し、該利き脚側端を通過する垂線と上記シャフトに付された色付マークが交差する時刻の画像をテイクバックシャフト8時画像とみなしチェックポイント画像として抽出する画像抽出手段と、
上記抽出した静止画像を出力する出力手段とを備えていることを特徴とするゴルフスウィング診断システムを提供している。
図1はゴルフスウィング診断システムの概略図を示し、情報処理機器となるコンピュータ15と、該コンピュータ15に接続された表示手段であるモニター16と、コンピュータ15に接続された入力手段であるキーボード17およびマウス18と、コンピュータ15に接続されゴルファー11の正面位置および飛球線後方位置に設置されたカラーCCDカメラ13、14とを備え、被診断者となるゴルファー11の把持するクラブ12のシャフト12aには間隔をあけて3つの色付マークM1、M2、M3が取り付けられている。
先ず、カラーCCDカメラ13、14でゴルファー11が存在しない状態の背景19のみを撮影した背景画像を読み込み(S10)、また、カラーCCDカメラ13、14からスウィング動画像をコンピュータ15に取り込んで(S11)、各コマ毎に静止画像に変換してハードディスクに保存し、ゴルファー11のアドレスからフィニッシュまでのスウィングの正面画像および側面画像の各静止画像をメモリに読み込む(S12)。画像の保存形式は、画像の質を考慮するとBMP形式が好ましいが、JPEGやTIFF等のその他ファイル形式でも良い。
(アドレス画像)
先ず、アドレス画像の抽出方法について説明する。なお、アドレス画像とは、ゴルファー11がアドレス姿勢をしている状態の静止画像である。
スウィング動画像の撮影をアドレス状態から開始した場合は、初期画像をアドレス画像とする。しかし、インパクト時の打球音やインパクトセンサをトリガ信号として取得し、その前後ある一定時間内の動画像を取得した場合には、例えば、初期画像がワッグル(アドレス前に予備動作としてヘッドを前後に揺らす動作)等を含むことで、初期画像が必ずしもアドレス画像とならない。そこで、この場合には、各フレーム(静止画像)間で差分処理を実施し、差分が最小となるフレームがゴルファー11が静止している状態と考えてアドレス画像とみなす(S13)。
この際、公知のメディアンフィルタ処理を行って画像の雑音やボケ等を低減しておくと好ましい(S14)。つまり、3×3ピクセルのマスク内の9個のピクセルの諧調値を小さい順(または大きい順)に並べたときの5番目(中央値)の濃度値をマスク内の中心のピクセル値として平滑化することで雑音等の低減を図っている。
二値化処理の方法としては、RGB値やYIQ値を用いてもよいが、本実施形態では色付マークM1〜M3の色を最も認識しやすい色相・彩度・明度を利用している。具体的には、フレーム上の各ピクセル毎のRGB値を取得し、
ここで、色相、彩度および明度の条件としては、例えば、黄色の第1、色付マークM1、M3であれば色相θ=30〜60°、彩度S≧0.5、明度V≧100という閾値を設定しており、ピンク色の色付マークM2であれば色相θ=320°〜360°または0°〜10°、彩度S=0.3〜0.6、明度V≧80という閾値を設定することにより該条件を満たすピクセルをマークと同色とみなしている。なお、スウィングを撮影する環境(明るさ)やカメラ特性などにより、同じマーク色でもカメラ13、14が認識した色が多少変化する場合もあるので、予め同条件で色付マークM1〜M3を撮影しておき、色付マークM1〜M3の色情報を取得して、色相・彩度・明度の閾値を決定すればさらによい。
以上のような処理を行うことで、ゴルフクラブ12のシャフト12aに付された各色付マークM1〜M3を精度良く自動抽出することができる。
また、1つ前の時刻の色付マークM1〜M3に位置関係を調べ、[M2−M3]ベクトルと[M1−M2]ベクトルとのなす角度が170°以下の場合や、[M1−M2]ベクトルと[M1−手元]ベクトルとのなす角度が170°以下の場合にも、どこかの色付マークを誤認識する可能性が高いので、「自動追尾失敗用のチェックポイント抽出アルゴリズム」の第二探索ルーチンを実行するようにするとよい。
色付マークM1〜M3には、各色付マークM1〜M3を中心として四角形の探索範囲S1〜S3を設定する(S21)。ここで、探索範囲S1〜S3とは、色付マークM1〜M3の検出処理を行う計算対象となる画像上の範囲のことを言う。探索範囲S1〜S3の概念を導入すれば、画像上の探索範囲S1〜S3外に色付マークM1〜M3と色が近似している箇所があっても、色付マークM1〜M3の検出処理を探索範囲S1〜S3内しか行わないため、色付マークM1〜M3の誤認識が防止できると共に、フレーム内の全ピクセルを処理対象とする場合に比べ計算時間も大幅に短縮することが可能となる利点がある。本実施形態では、図3に示すように、探索範囲S1〜S3は色付マークM1〜M3を中心としてデフォルトで縦横(YX)範囲を10×10ピクセルとしている。なお、画像上では横方向をX軸、縦方向をY軸としている。また、上記自動追尾中の探索範囲S1〜S3の配置決定は、アドレス画像取得後の2、3枚目の画像においてはシャフト12aは殆ど動かないので、1つ前の時刻の画像で自動認識した色付マークM1〜M3を中心位置として設定している。
色範囲とは、色付マークM1〜M3を認識する際に、画像上の対象ピクセルの色情報が色付マークM1〜M3の色と同一であるとみなす誤差の許容範囲をいい、本実施形態では、上述のアドレス画像で取得されたマーク色情報のR(赤)G(緑)B(青)のそれぞれについて平均値を中心として最大最小幅の半分の数値範囲を色範囲として設定している。
先ず、色付マークM1について探索範囲S1内で背景画像との差分処理を行う。これにより、探索範囲S1内で背景画像が取り除かれ、後工程での色付マークM1の認識の際に、背景画像等に色付マークM1と近似した色が存在しても誤認しなくなる。
なお、背景差分処理を行う探索範囲S1〜S3は選択可能であり、全ての探索範囲S1〜S3について実施してもよいし、背景12の背景画像との誤認識をする可能性の低い範囲、タイミングのものについては背景差分処理を行わなくてもよい。
そして、探索範囲S1内の差分ピクセルのRGBそれぞれについて上記色範囲内であるか否かを判定し、色範囲内であるピクセルを色付マークM1を表示するピクセルとみなし、その重心位置を取得する(S22)。もし、この色範囲を用いた方法により追尾できない場合には、色情報(色相、彩度、明度)を利用して、色抽出を行い追尾してもよい。これらの処理を各色付マークM1〜M3の探索範囲S1〜S3について行う。
このように、オフセット移動と回転移動とを組み合せて探索範囲S2、S3の中心位置を決定することで、ダウンスウィングのようなシャフト12aの移動が速い場合でも、シャフト位置をかなり正確に予測することができ、探索範囲S2、S3の面積を追尾中に増加させる必要がなくなる。なお、図4に示すように、探索範囲S2、S3の面積は、20×20ピクセルとしている。
もし、探索範囲内で複数のマーク候補領域が抽出された時には、色付マークM1について探索範囲S1内で背景画像との差分処理を行う。これにより、探索範囲S1内で背景画像が取り除かれ、後工程での色付マークM1の認識の際に、背景画像等に色付マークM1と近似した色が存在しても誤認しなくなる。
以上のようにして、アドレスからフィニッシュまでのスウィング動作における全色付マークM1〜M3の座標データが取得される。
テイクバックシャフト9時画像は、各色付マークM1〜M3のうち2つを用いてシャフト12aの角度を算出し、シャフト12aが水平(90°)に最も近い画像を選択することで抽出する。あるいは、各色付マークM1〜M3のうち1つを用いる場合は、マークの移動ベクトルのX方向成分が極小になる画像を選択することで抽出してもよい。
なお、ここでいう角度はシャフト12aが6時の状態を0°として時計回りを正とする。
トップ画像は、各色付マークM1〜M3のうち2つを用いてシャフト12aの角度を算出し、シャフト12aの角度が最も大きくなった画像を選択することで抽出する。あるいは、各色付マークM1〜M3のうち1つを用いる場合は、マークの移動ベクトルのX方向成分およびY方向成分が極小になる画像を選択することで抽出してもよい。
ダウンスウイングシャフト9時画像は、各色付マークM1〜M3のうち2つを用いてシャフト12aの角度を算出し、シャフト12aが水平(90°)に最も近く、かつ、時刻がトップ画像よりも後である画像を選択することで抽出する。あるいは、各色付マークM1〜M3のうち1つを用いる場合は、マークの移動ベクトルのX成分が極小になり、かつ、時刻がトップ画像よりも後である画像を選択することで抽出してもよい。
インパクト画像は、各色付マークM1〜M3のうち2つを用いてシャフト12aの角度を算出し、シャフト12aの角度が0°に最も近くなった画像を選択することで抽出する。あるいは、各色付マークM1〜M3のうち1つを用いる場合は、マークの移動ベクトルのY方向成分が極小になる画像を選択することで抽出してもよい。また、インパクト画像は外部トリガー信号を用いて画像抽出を行ったり、インパクト時のヘッドとボールの打球音を利用してインパクト画像を抽出してもよい。
インパクト前画像は、上記抽出されたインパクト画像より予め設定された所定時間(あるいは所定フレーム数)を巻き戻して得られる画像を選択することで抽出する。
インパクト後画像は、上記抽出されたインパクト画像より予め設定された所定時間(あるいは所定フレーム数)を進めて得られる画像を選択することで抽出する。
フォローシャフト3時画像は、各色付マークM1〜M3のうち2つを用いてシャフト12aの角度を算出し、シャフト12aの角度が−90°に最も近くなった画像を選択することで抽出する。あるいは、各色付マークM1〜M3のうち1つを用いる場合は、マークの移動ベクトルのX方向成分が極小になり、かつ、時刻がインパクト画像より後の画像を選択することで抽出してもよい。
フィニッシュ画像は、各色付マークM1〜M3のうち2つを用いてシャフト12aの角度を算出し、シャフト12aの角度が0°に最も小さくなった画像を選択することで抽出する。あるいは、各色付マークM1〜M3のうち1つを用いる場合は、マークの移動ベクトルのX方向成分およびY方向成分が極小になり、かつ、時刻がトップ画像よりも後の画像を選択することで抽出してもよい。
ここで、テイクバック左腕水平画像とは、テイクバック時に左腕の前腕部が水平状態の静止画像である。ダウンスウィング左腕水平画像とは、ダウンスウィング時に左腕の前腕部が水平状態の静止画像である。
まず、現画像がテイクバックシャフト6時以降の画像であって(S28)、それまでにテイクバック左腕水平画像を抽出していない場合に(S29)、以下の左腕を抽出する処理を行う(S30)。
以下、静止画像中の左腕を含むテンプレートを作成するためにゴルファー11の輪郭抽出を行う。
(グリップ位置)=(色付マークM1の位置)−α×(マーク間ベクトル)
によりグリップ位置を算出する。
ここで、αは、色付マークM1と色付マークM2との距離に対する色付マークM1とグリップとの実際の距離の割合を意味しており、本実施形態ではα=0.5としている。
この抽出された輪郭のままでは図5に示すようにノイズが残っているので、移動平均処理を輪郭全体に循環して行うことによってスムージングをかけておく。
ただし、ゴルファー11の輪郭が1番目からbnd_num番目(輪郭番号の最後)まで存在する場合において、移動平均を行うピクセルをn番目とすると、n<kである場合は、輪郭番号の最後の方であるbnd_num−(k−n)番目〜bnd_num番目のピクセルを利用して移動平均を行う。また、bnd_num−n<kである場合は、輪郭番号の最初の方である1番目〜k−(bnd_num−n)番目のピクセルを利用して移動平均を行っている。
図7(A)に示すように、上記のようにして抽出された左肩30とグリップ31の間の領域において長方形のテンプレートTを設定し、該テンプレートTの長辺の長さL1は肩とグリップの間の距離の半分とし、短辺の長さL2は腕がテンプレートTの中に入る程度の長さ(本実施形態では20ピクセル)としている。
以上の処理でテイクバック左腕水平画像が抽出できなかった場合、つまり、スウィング動画像をアドレス画像から時刻を進めてシャフト12aの傾斜角度が240°以上となってもテンプレートTが90°にならない場合には、テイクバックシャフト9時画像の時刻から所定の時間後(本実施形態では5コマ後)の静止画像をテイクバック左腕水平画像とみなす(S32)。なお、ここでいう角度はシャフト12aが6時の状態を0°として時計回りを正とする。
このようにして抽出されたチェックポイント画像であるテイクバック左腕水平画像についてゴルファー11の関節等の注目点の画像上の位置座標を認識し、スウィングフォームを解析する(S33)。
ダウンスウィング左腕水平画像については、上記取得されたテイクバック左腕水平画像での左腕を含むテンプレートを利用して、そのテンプレートと最もマッチングするトップ画像以降の画像をダウンスウィング左腕水平画像として抽出する。
ここで、スウィング画像の順番を考慮すればトップ画像の後にダウンスウィング左腕水平画像が抽出されること分かっているので、トップ画像からテンプレートマッチング処理を開始してもよいが、それでは時間がかかったり、あるいは、トップで腕が全部見えるとは限らないので誤認識する可能性もある。
そこで、本実施形態では、先にダウンスウィングシャフト9時画像を抽出しておいて、その後、時刻を戻しながらテンプレートマッチングを行うことによりダウンスウィング左腕水平画像を抽出することとして計算時間の短縮化と誤認識の防止を図っている。
以上のようにして抽出されたチェックポイント画像であるダウンスウィング左腕水平画像についてゴルファー11の関節等の注目点の画像上の位置座標を認識し、スウィングフォームを解析する。
次に、テイクバックシャフト8時画像の抽出方法について説明する。なお、テイクバックシャフト8時画像とは、テイクバック時にシャフトを時計の針に見立てた場合に8時位置にある状態の静止画像である。
上述したシャフト6時画像でのゴルファー11のシルエットを抽出することで、体の幅(スタンス幅)を取得しておき、右足側端を通過する垂線と色付マークM1が交差する時刻の画像をテイクバックシャフト8時画像として選択して抽出する。
まず、テイクバックシャフト9時画像まで抽出できているかを確認する(S40)。具体的には、第二探索ルーチンに移行する直前のシャフト角度が90°以上となっていれば、色付マークM1〜M3を服あるいは背景と誤認識している可能性が高いので、「スウィング撮影環境を確認してください」というメッセージをモニター16に表示する(S41)。
そして、上記取得されたトップ画像についてゴルファー11の関節等の注目点の画像上の位置座標を認識し、スウィングフォームを解析する(S50)。
また、ダウンスウィングシャフト9時画像の時刻から所定の時間前(本実施形態では5コマ前(5/60秒前))の画像をダウンスウィング左腕水平画像として取得し、その画像についてゴルファー11の関節等の注目点の画像上の位置座標を認識し、スウィングフォームを解析する(S55)。
また、このインパクト画像した時点から所定コマ前の画像をインパクト前画像とすると共に、所定コマ後の画像をインパクト後画像として抽出する。
そして、これら画像についてゴルファー11の関節等の注目点の画像上の位置座標を認識し、スウィングフォームを解析する(S58)。
アドレス画像では、スタンスの広さやボールの置き位置、グリップの握り方などを診断する。ゴルフスウイングにとって最も重要なポジションであるといえる。
テイクバックシャフト8時画像では、クラブの上げ方を見て、スウィング軌道や手打ちになっていないか等を見る。
テイクバックシャフト9時画像では、ゴルフクラブのヘッドのフェースの向き等を見る。
テイクバック左腕腕水平画像では、コックの程度、テイクバック時のスウィング軌道などを見る。
トップ画像では、オーバースウィングになっていないか、後方から見たシャフトの向き、頭・上半身・下半身の動きなどをみる。
ダウンスウィング左腕水平画像およびダウンスウィングシャフト9時画像では、コックの程度、テイクバック時のスウイング軌道などを見る。
インパクト前画像、インパクト画像、インパクト後画像では、スウィング軌道、頭・上半身・下半身の動きなどをみる。
フォローシャフト3時画像では、上半身・下半身の動きなどをみる。
フィニッシュ画像では、上半身の動きなどをみる。
なお、ゴルフボールをショットすることによるボールの打出条件(ボール速度・振れ角・打出角・スピン量など)を同時に計測し、その結果と上記自動抽出したチェックポイント画像とを合わせて、スウィング診断するようにすればより好適である。
12 ゴルフクラブ
12a シャフト
13、14 カラーCCDカメラ
15 コンピュータ
19 背景
30 左肩
31 グリップ
40 検出センサ
43 マイク(集音手段)
M1〜M3 マーク
S1〜S3 探索範囲
T テンプレート
Claims (19)
- シャフトに色付マークを付したゴルフクラブを把持してスウィングするゴルファーを撮影したカラー動画像を取り込むコンピュータを備え、
上記コンピュータは、
上記カラー動画像を複数の静止画像に変換する手段と、
上記静止画像の各ピクセルについて色情報に関する特定の閾値で二値化処理を行い、閾値を満たすピクセルを上記色付マークの位置として認識して座標データを取得する手段と、
上記色付マークの座標データを基にして算出される1つの色付マークの移動ベクトル量、あるいは、2つの色付マーク間のベクトル角度を用いて、上記シャフトの動きを認識する動作抽出手段と、
上記動作抽出手段で得られたデータに基づいてゴルフスウィング診断に必要な静止画像を上記複数の静止画像から抽出する画像抽出手段と、
上記抽出した静止画像を出力する出力手段とを備えていることを特徴とするゴルフスウィング診断システム。 - 上記抽出するゴルフスウィング診断に必要な静止画像は、チェックポイント画像となるインパクト画像およびインパクト以外の少なくとも1つ以上のスウィング姿勢の画像である請求項1に記載のゴルフスウィング診断システム。
- 上記動作抽出手段では、
1つの静止画像の自動認識された色付マークのRGB色情報を基準色情報として記憶し、該基準色情報と同一色とみなすことのできる許容範囲である色範囲を設定し、
上記静止画像に時系列的に隣接する次フレームの静止画像上での予測されるマーク位置を含む領域である探索範囲を上記次フレーム上に設定し、該探索範囲内において上記色範囲内であるピクセルを上記色付マークの位置とみなし、各静止画像上の色付マークの位置を自動追尾している請求項1または請求項2に記載のゴルフスウィング診断システム。 - 上記色付マークの追尾ができなかった場合には、上記探索範囲の各ピクセルについて色情報に関する特定の閾値で再二値化処理を行い、閾値を満たすピクセルを上記色付マークの位置として座標データを取得することとしている請求項3に記載のゴルフスウィング診断システム。
- 上記動作抽出手段は、上記シャフトに設けられた1つの色付マークの時系列的に隣接する静止画像間の移動ベクトル量を用いてスウィング姿勢を抽出し、
上記画像抽出手段で、インパクト時の静止画像をチェックポイント画像として抽出すると共に、テイクバックシャフト9時、トップ、ダウンスウィングシャフト9時、フォローシャフト3時、フィニッシュから選択される少なくとも1つ以上のスウィング姿勢の画像をチェックポイント画像として抽出している請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載のゴルフスウィング診断システム。 - 上記動作抽出手段は、上記シャフトに間隔をあけて設けられた少なくとも2つ以上の色付マーク間のベクトル角度、あるいは/および、グリップに近い色付マークの移動ベクトル量を用いてスウィング姿勢を抽出し、
上記画像抽出手段で、インパクト時の静止画像をチェックポイント画像として抽出していると共に、テイクバックシャフト9時、トップ、ダウンスウィングシャフト9時、フォローシャフト3時、フィニッシュから選択される少なくとも1つ以上のスウィング姿勢の画像をチェックポイント画像として抽出している請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載のゴルフスウィング診断システム。 - 上記動作抽出手段は、上記静止画像をゴルファーが写らない背景画像で差分処理してゴルファーのシルエットを取得すると共に該シルエットの輪郭抽出を行い、輪郭のうち曲率が極値となるピクセルを非利き腕側の肩とみなす一方、シャフトに設けられた2つの色付マークとの位置関係からグリップ位置を算出し、非利き腕側の肩からグリップまでの領域の少なくとも一部の画像をテンプレートとして記憶し、テイクバックスウィング中の静止画像にテンプレートマッチング処理を行ってゴルファーの非利き腕の動きを抽出し、
上記画像抽出手段により、上記動作抽出手段で得られたデータに基づいて上記テンプレートが水平になった静止画像のコマをテイクバック非利き腕水平画像とみなしチェックポイント画像として抽出している請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載のゴルフスウィング診断システム。 - 上記画像抽出手段は、上記テイクバック非利き腕水平画像における肩からグリップまでの領域の少なくとも一部の画像をテンプレートとして記憶し、ダウンスウィング中の静止画像にテンプレートマッチング処理を行って、最もマッチングした画像コマをダウンスウィング非利き腕水平画像とみなしチェックポイント画像として抽出している請求項7に記載のゴルフスウィング診断システム。
- 上記画像抽出手段は、上記静止画像上をゴルファーが写らない背景画像で差分処理してゴルファーのシルエットを取得し、該シルエットの左右幅からシルエットの一端を利き脚の側端として取得し、該利き脚側端を通過する垂線と上記シャフトに付された色付マークが交差する時刻の画像をテイクバックシャフト8時画像とみなしチェックポイント画像として抽出している請求項1乃至請求項8のいずれか1項に記載のゴルフスウィング診断システム。
- 上記画像抽出手段は、撮影したスウィング画像の1枚目、あるいは、スウィング画像の開始時からフレーム間差分処理を行って差分が最小となる静止画像をアドレス画像とみなしチェックポイント画像として抽出している請求項1乃至請求項9のいずれか1項に記載のゴルフスウィング診断システム。
- シャフトに色付マークを付したゴルフクラブを把持してスウィングするゴルファーを撮影したカラー動画像を取り込むコンピュータを備え、
上記コンピュータは、
上記カラー動画像を複数の静止画像に変換する手段と、
上記静止画像の各ピクセルについて色情報に関する特定の閾値で二値化処理を行い、閾値を満たすピクセルを上記色付マークの位置として認識して座標データを取得する手段と、
上記静止画像をゴルファーが写らない背景画像で差分処理してゴルファーのシルエットを取得すると共に該シルエットの輪郭抽出を行い、輪郭のうち曲率が極値となるピクセルを非利き腕側の肩とみなす一方、シャフトに設けられた2つの色付マークとの位置関係からグリップ位置を算出し、非利き腕側の肩からグリップまでの領域の少なくとも一部の画像をテンプレートとして記憶し、テイクバックスウィング中の静止画像にテンプレートマッチング処理を行ってゴルファーの非利き腕の動きを抽出している動作抽出手段と、
上記動作抽出手段で得られたデータに基づいて上記テンプレートが水平になった静止画像のコマをテイクバック非利き腕水平画像とみなしチェックポイント画像として抽出する画像抽出手段とを備えていることを特徴とするゴルフスウィング診断システム。 - 上記画像抽出手段は、上記テイクバック非利き腕水平画像における肩からグリップまでの領域の少なくとも一部の画像をテンプレートとして記憶し、ダウンスウィング中の静止画像にテンプレートマッチング処理を行って、最もマッチングした画像コマをダウンスウィング非利き腕水平画像とみなしチェックポイント画像として抽出している請求項11に記載のゴルフスウィング診断システム。
- 上記静止画像の各ピクセルについて色情報に関する特定の閾値で二値化処理を行った際に上記色付マークの認識を失敗した場合、
上記カラー動画像を構成する複数の静止画像のうち一定時間間隔を有する対の静止画像についてフレーム間差分を行い、所定の閾値よりもノルムが大きいピクセルの数が極小となる静止画像をトップ画像とみなしチェックポイント画像を抽出している請求項1乃至請求項12のいずれか1項に記載のゴルフスウィング診断システム。 - 上記静止画像の各ピクセルについて色情報に関する特定の閾値で二値化処理を行った際に上記色付マークの認識を失敗した場合であって、ダウンスウィングシャフト9時画像の抽出が失敗すると共にテイクバックシャフト9時画像の抽出が成功している場合、
テイクバックシャフト9時画像における上記色付マークの位置座標を基準として静止画像上に探索範囲を設定すると共に、上記色付マークと同一色とみなすことのできる許容範囲である色範囲を設定し、
該探索範囲内において色範囲内であるピクセルを上記色付マークの位置とみなして上記色付マークの画像上の位置座標を認識し、
上記抽出された少なくとも2つ以上の色付マーク間のベクトルが最も水平に近くなる静止画像をダウンスウィングシャフト9時画像とみなしてチェックポイント画像を抽出している請求項1乃至請求項13のいずれか1項に記載のゴルフスウィング診断システム。 - 静止画像上のボール周囲に所定の大きさの探索範囲を設定し、探索範囲内で複数の静止画像のうち一定時間間隔を有する対の静止画像についてフレーム間差分を行い、所定の閾値よりもノルムが大きいピクセルの数が増加傾向となり始める時刻、または所定の閾値よりもノルムが大きいピクセルの数が別の閾値より大きくなった時刻の静止画像をインパクト画像とみなしチェックポイント画像を抽出している請求項1乃至請求項14のいずれか1項に記載のゴルフスウィング診断システム。
- ゴルフクラブの通過を検知する検出センサをボール近傍に設け、該検出センサがゴルフクラブの通過を検出して送信されるトリガー信号に基づいて上記複数の静止画像からインパクト画像を抽出している請求項1乃至請求項15のいずれか1項に記載のゴルフスウィング診断システム。
- 上記コンピュータに接続される集音手段を設け、
上記ゴルフクラブによるボール打撃時の音を上記集音手段で検出し、該検出された音に基づいて上記複数の静止画像からインパクト画像を抽出している請求項1乃至請求項16のいずれか1項に記載のゴルフスウィング診断システム。 - 上記ゴルファーの肌の色と同一色であるとみなすことのできる許容範囲である色範囲を設定し、上記複数の静止画像上のピクセル色情報のうち上記色範囲内にあるピクセルを上記ゴルファーの肌色領域とみなして肌抽出を行い、
上記肌色領域には上記色付マークが存在しないと仮定して上記肌色領域を上記二値化処理の対象外としている請求項1乃至請求項17のいずれか1項に記載のゴルフスウィング診断システム。 - シャフトに色付マークを付したゴルフクラブを把持してスウィングするゴルファーを撮影したカラー動画像を取り込むコンピュータを備え、
上記コンピュータは、
上記カラー動画像を複数の静止画像に変換する手段と、
上記静止画像上をゴルファーが写らない背景画像で差分処理してゴルファーのシルエットを取得し、該シルエットの左右幅からシルエットの一端を利き脚の側端として取得し、該利き脚側端を通過する垂線と上記シャフトに付された色付マークが交差する時刻の画像をテイクバックシャフト8時画像とみなしチェックポイント画像として抽出する画像抽出手段と、
上記抽出した静止画像を出力する出力手段とを備えていることを特徴とするゴルフスウィング診断システム。
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