video-analysis-workflow

動画分析のワークフロー

分析コマンド

# CMJ analysis
uv run kinemotion cmj-analyze <video> [--output debug.mp4]

# Drop Jump analysis
uv run kinemotion dropjump-analyze <video> [--output debug.mp4]

# Batch processing
uv run kinemotion cmj-analyze videos/*.mp4 --batch --workers 4

品質プリセット

プリセット	使用例	トレードオフ
fast	クイックプレビュー、大量処理	精度が低くなります
balanced	デフォルト、ほとんどの用途	精度と速度のバランス
accurate	検証、研究	最高精度ですが、低速

uv run kinemotion cmj-analyze video.mp4 --quality accurate

デバッグ出力

次の場合は、必ず --output debug.mp4 を使用してください。

• メトリクスが正しくないように見える場合
• 姿勢検出のトラブルシューティングを行う場合
• 新しい動画を検証する場合
• 動画品質についてコーチをトレーニングする場合

デバッグ動画には、次の内容が表示されます。

• 関節角度付きの骨格オーバーレイ
• フェーズマーカー（踏み切り、着地、ピーク）
• リアルタイムのメトリクス表示

カメラアングルの推奨事項

アングル	推奨度	理由
45°斜め	推奨	両脚がはっきり見え、正確にトラッキングできます
90°側面	非推奨	MediaPipe が左右の足を混同します（遮蔽）
正面／背面	非推奨	矢状面の動きの奥行きが曖昧になります

トラブルシューティング

踏み切りが検出されない

1. 動画にジャンプ全体（前、最中、後）が含まれていることを確認します
2. 動画全体を通して、アスリートの全身が映っていることを確認します
3. より厳密に検出するには、--quality accurate を試します
4. デバッグ動画でランドマークの品質を確認します

メトリクスが無効

1. 動画が短すぎる可能性があります（ジャンプサイクル全体が必要です）
2. アスリートの一部が遮蔽されている可能性があります
3. 照明が悪く、姿勢検出に影響している可能性があります
4. カメラの揺れによってランドマークが揺れている可能性があります

ランドマークの揺れが大きい

1. 照明条件を確認します（逆光を避けてください）
2. カメラが安定していることを確認します（三脚の使用を推奨します）
3. アスリートの服装と背景のコントラストを確認します
4. フィルタリングを改善するには、--quality accurate を試します

回転の問題（モバイル動画）

• モバイル動画には回転メタデータが含まれていることがよくあります
• kinemotion は video_io.py によってこれを自動的に処理します
• 問題が解決しない場合は、次のコマンドで事前処理します：ffmpeg -i input.mp4 -vf "transpose=1" output.mp4

動画の要件

要件	仕様
フレームレート	30 fps 以上（60 fps 以上を推奨）
解像度	720p 以上
長さ	ジャンプサイクル全体が見えること
照明	均一で、正面からの照明を推奨
背景	アスリートとコントラストがあること
カメラ	安定していること。三脚を推奨

出力メトリクス

CMJ メトリクス

• jump_height_cm：滞空時間から計算
• flight_time_ms：滞空時間
• countermovement_depth_cm：踏み切り前の最低位置
• takeoff_velocity_m_s：地面を離れるときの速度
• triple_extension：踏み切り時の股関節、膝、足首の角度

ドロップジャンプのメトリクス

• ground_contact_time_ms：落下後に地面に接している時間
• flight_time_ms：接地後の滞空時間
• reactive_strength_index：RSI = 滞空時間 / 接地時間
• drop_height_cm：初期落下高（検出できる場合）

Python API の代替

from kinemotion import process_cmj_video, process_dropjump_video

# CMJ
metrics = process_cmj_video("video.mp4", quality="balanced")

# Drop Jump
metrics = process_dropjump_video("video.mp4", quality="balanced")