Jump Rope Counter

一个基于 Python + Streamlit 的本地跳绳计数工具。上传跳绳视频后，程序会从视频中提取音频，识别绳子落地的冲击声，并给出跳绳总次数、速度变化趋势和多张分析图表，方便复盘训练节奏。

功能

• 支持常见视频格式：mp4、mov、avi、mkv、m4v
• 自动从视频中提取音频并转为单声道分析
• 基于音频峰值估算跳绳次数
• 提供灵敏度和最小跳绳间隔两个调节参数
• 展示波形图、峰值强度图、速度变化曲线、响度图、频谱图
• 内置回放面板，播放时可同步查看识别到的跳绳点
• 可导出识别到的峰值时间点 CSV
• 支持打包为 Windows 可执行文件

界面截图

适用场景

• 训练后快速估算整段跳绳总次数
• 观察前中后段速度是否掉速
• 对比不同训练视频的节奏稳定性
• 辅助分析是否需要提升配速、稳定性或耐力

计数原理

1. 使用 moviepy 从视频中提取音频。
2. 对音频做带通滤波，保留更接近绳子拍地的频段。
3. 使用 librosa 提取更强调瞬态冲击的 onset strength。
4. 使用 scipy.signal.find_peaks 检测跳绳落地点。
5. 根据峰值数量统计总次数，并根据相邻峰值间隔换算跳绳速度。

这是一种基于声音的估算方法，不是逐帧视觉识别。

环境要求

• Python 3.11
• Windows
• 推荐使用带清晰拍地声的视频

本地运行

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
python launcher.py

启动后浏览器会自动打开本地页面。默认地址通常是：

http://localhost:8501

打包 EXE

.venv\Scripts\activate
pyinstaller JumpRopeCounter.spec --noconfirm

打包完成后可执行文件位于：

dist\JumpRopeCounter.exe

项目结构

.
├─ app.py                     # Streamlit 界面与图表
├─ analyzer.py                # 音频分析与峰值检测
├─ launcher.py                # Streamlit 启动入口
├─ JumpRopeCounter.spec       # PyInstaller 单文件打包配置
├─ JumpRopeCounterDir.spec    # PyInstaller 单目录打包配置
├─ docs/screenshots/          # README 截图
└─ requirements.txt           # Python 依赖

使用建议

• 尽量选择环境噪声较小的视频
• 绳子拍地声越清晰，识别通常越稳定
• 如果计数偏多，可适当提高灵敏度或增大最小跳绳间隔
• 如果计数偏少，可适当降低灵敏度
• 结合“跳绳速度变化”曲线看自己是否存在明显掉速

已知限制

• 这是音频估算，不适合完全无拍地声的视频
• 背景音乐、说话声、强回声可能干扰识别
• 当前 EXE 体积较大，主要由科学计算和视频处理依赖带来

License

MIT