通过对足球比赛视频进行分析,得到球员的运动数据并进行统计分析及可视化展示,对于增加观众的观看体验以及辅助教练对球员的表现进行评估都有着重要意义。相比于采用定位装置,利用计算机视觉技术获取球员运动数据能够大大降低成本,同时也非常容易拓展到其他运动场景中。基于球员的运动数据分析也可以辅助裁判员判罚、辅助镜头事件检测等。为了解决球员运动数据分析方面研究内容较少的问题,设计了利用球场区域检测、球场重建及球员跟踪来获取球员运动数据并进行统计分析的方法,得到的球员运动数据包括位置、速度、轨迹、热力图、球员之间的距离等。针对足球场分析处理时非球场区域的干扰问题,设计了基于主色的球场分割算法,减少了对球场进行直线检测时非球场区域的影响。针对比赛视频帧同标准二维球场之间的单应矩阵计算问题,将足球场区域分为左中右三部分,对于球场左右两部分,通过检测直线并对直线进行分组,利用直线及交点的匹配关系得到单应矩阵,对于球场中场区域,通过识别中圈及中圈关键点的匹配关系来计算单应矩阵。针对球员运动数据统计问题,设计了利用单应矩阵及球员跟踪坐标来计算得到球员运动数据并展示的算法。在足球远镜头视频序列中的实验结果表明,利用单应矩阵对球场进行映射变换并计算交并比进行评估,交并比能够达到87%并且基于该映射变换能够较好的计算出球员的运动数据并展示。由于不能够检测到足球场上的所有直线,同时逐像素识别中圈导致算法耗时较长,计算统计的球员数据还不够完整,未来的工作将聚焦在提高球场直线检测,优化中圈识别算法,进一步对球员数据进行完善以及尝试其他的计算球场映射关系的方法。