高尔夫挥杆动作分类数据集

高尔夫挥杆动作分类数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：高尔夫,挥杆动作,图像分类,计算机视觉,运动分析,时间序列,机器学习
数据概述：
本数据集基于一项荣誉研究，旨在通过计算机视觉技术对高尔夫挥杆动作进行序列分析。数据集由Golfer Detector–Cropping Python脚本构建，包含高尔夫挥杆动作的图像数据，分为8个类别：站位、趾部抬起、中点后摆、顶部、中点下摆、击球、中点随挥和收杆。数据以.npy文件形式存储，用户可直接加载为scikit-learn格式进行分析和建模。
数据用途概述：
该数据集适用于高尔夫挥杆动作分析、运动生物力学研究、计算机视觉算法开发以及机器学习模型训练等场景。研究人员可利用此数据集进行挥杆动作分类、动作序列识别或动作阶段检测；运动教练可基于数据优化运动员的挥杆技术；计算机视觉开发者可将其用于模型训练和性能验证。此外，数据集还为运动分析领域的学术研究和商业应用提供了可靠的基础支持。