Introduzione al China Open Qualification
Il China Open Qualification rappresenta una delle fasi più emozionanti e attese del circuito tennistico internazionale. Questo evento offre ai giocatori la possibilità di accedere al tabellone principale del prestigioso China Open, uno dei tornei ATP Masters 1000. Ogni anno, migliaia di atleti da tutto il mondo si danno battaglia sui campi di Pechino, cercando di ottenere un posto nel main draw. In questo articolo, ti forniremo tutte le informazioni necessarie per seguire al meglio le qualificazioni, con aggiornamenti quotidiani sui match e predizioni di betting esperte.
Calendario e Struttura del Torneo
Le qualificazioni per il China Open si svolgono generalmente due settimane prima dell'inizio del torneo principale. Il torneo è strutturato in tre turni di qualificazione, dove i giocatori devono vincere tre partite consecutive per guadagnarsi un posto nel main draw. I match sono giocati su campi in cemento, che richiedono una buona resistenza fisica e abilità tattiche.
- Primo Turno: I migliori giocatori del ranking entrano direttamente al secondo turno, mentre gli altri devono affrontare un primo turno di qualificazione.
- Secondo Turno: I vincitori del primo turno si uniscono ai giocatori che hanno saltato la prima fase per competere per un posto nel terzo turno.
- Terzo Turno: I vincitori di questo turno accedono al main draw del China Open.
Giocatori da Tenere d'occhio
Ogni anno, le qualificazioni del China Open vedono la partecipazione di numerosi talenti emergenti e giocatori esperti. Ecco alcuni dei nomi da tenere d'occhio:
- Jannik Sinner: Il giovane talento italiano ha dimostrato di essere una forza dominante nei tornei recenti. La sua potenza e il suo gioco aggressivo lo rendono un favorito nelle qualificazioni.
- Daniil Medvedev: Anche se spesso presente nel main draw grazie al ranking, Medvedev partecipa alle qualificazioni per mantenere la forma e l'esperienza sul campo.
- Hyeon Chung: Il tennista sudcoreano è noto per il suo gioco solido e preciso. Un nome da non sottovalutare nelle partite chiave.
Predizioni di Betting Esperte
Per chi ama scommettere sui match di tennis, ecco alcune predizioni basate sull'analisi delle performance recenti e delle condizioni fisiche dei giocatori:
- Jannik Sinner vs Alexei Popyrin: Sinner parte favorito grazie alla sua recente serie positiva di risultati. Tuttavia, Popyrin potrebbe sorprendere con il suo servizio potente.
- Daniil Medvedev vs Taylor Fritz: Medvedev è in forma smagliante e dovrebbe avere la meglio su Fritz, ma attenzione ai colpi vincenti dell'americano.
- Hyeon Chung vs Grigor Dimitrov: Un match equilibrato. Chung ha la meglio sul cemento, ma Dimitrov potrebbe ribaltare la situazione con i suoi colpi creativi.
Tattiche e Strategie sul Campo
Su campi in cemento come quelli del China Open, le tattiche vincenti spesso ruotano attorno a un servizio efficace e a un gioco solido al centro della rete. Ecco alcune strategie che i giocatori utilizzano per avere successo:
- Servizio Potente: Un servizio veloce può mettere subito sotto pressione l'avversario, costringendolo a rispondere male o a commettere errori.
- Gestione della Lotta al Centro della Rete: I giocatori che riescono a dominare la rete possono chiudere rapidamente i punti con colpi vincenti o smorzate precise.
- Ritmo Costante: Mantenere un ritmo costante durante il match aiuta a evitare cali fisici e mentali, soprattutto in partite lunghe.
Aggiornamenti Quotidiani sui Match
Teniamo aggiornata la nostra community con le ultime notizie sui match delle qualificazioni del China Open. Seguiamo ogni partita con attenzione per fornirti analisi dettagliate e aggiornamenti in tempo reale.
- Oggi: Jannik Sinner ha superato facilmente il primo turno contro Alexei Popyrin con un punteggio di 6-3, 6-4.
- Ieri: Daniil Medvedev ha mostrato una forma straordinaria battendo Taylor Fritz in due set combattuti.
- Presto: Attenzione alla partita tra Hyeon Chung e Grigor Dimitrov, prevista per oggi pomeriggio.
Tecnologie e Innovazioni nel Tennis
L'innovazione tecnologica sta rivoluzionando il mondo del tennis. Ecco alcune delle tecnologie più interessanti che stanno cambiando il modo in cui i giocatori si preparano e competono:
- Racchette High-Tech: Le racchette moderne sono progettate con materiali avanzati che migliorano la potenza e il controllo dei colpi.
- Analisi dei Dati in Tempo Reale: I team utilizzano software avanzati per analizzare le performance dei giocatori durante i match, ottimizzando così le strategie tattiche.
- Esercizi di Recupero Personalizzati: Gli allenatori sviluppano programmi di recupero personalizzati basati su dati biometrici per garantire che i giocatori siano sempre pronti a competere al massimo delle loro capacità.
Come Seguire le Qualificazioni
Ecco alcuni consigli su come seguire al meglio le qualificazioni del China Open:
- Siti Web Ufficiali: Visita i siti web ufficiali dell'ATP e del torneo per ottenere calendari aggiornati e risultati in tempo reale.
- Social Media: Segui gli account ufficiali su Twitter, Instagram e Facebook per aggiornamenti live e contenuti esclusivi.
- Servizi Streaming: Utilizza piattaforme come ESPN o Tennis TV per guardare i match in diretta streaming.
Suggerimenti Esperti per Betting sul Tennis
<|repo_name|>kstain/tracktor<|file_sep|>/matlab/evaluation/make_tracklet_groundtruth.m
function [ tracklets ] = make_tracklet_groundtruth( bbs )
%UNTITLED Summary of this function goes here
% Detailed explanation goes here
N = length(bbs);
tracklets = cell(N,1);
for n = N:-1:1
% fprintf('Making ground truth tracklets for frame %dn', n);
% fprintf('Finding ground truth tracklets for frame %dn', n);
if n > length(bbs)
continue;
end
% disp(n);
% disp(bbs{n});
nids = unique(bbs{n}(:,1));
% disp(nids);
% if length(nids) == size(bbs{n},1)
% continue;
% end
% fprintf('Found %d objectsn', length(nids));
for j = length(nids):-1:1
nid = nids(j);
if isnan(nid)
continue;
end
idx = find(bbs{n}(:,1) == nid);
% Ignore single detections
if length(idx) == 1
continue;
end
obj = bbs{n}(idx,:);
% Find the ground truth tracklet for this object
tracklet = find_tracklet(tracklets,n,obj);
if isempty(tracklet)
tracklets{n} = [tracklets{n}; obj];
continue;
end
% Append to the current tracklet
tracklets{tracklet(1)} = [tracklets{tracklet(1)}; obj];
% Remove the current track from all other frames
for m = tracklet(2:end)
bbs{m}(bbs{m}(:,1) == nid,:) = NaN;
end
% fprintf('Found %d detections of object %d at frame %dn', size(obj,1),nid,n);
% fprintf('Merged with existing trackn');
% fprintf('Removed from other framesn');
% fprintf('n');
end
end
end
function [ tid ] = find_tracklet(tracklets,n,obj)
%UNTITLED5 Summary of this function goes here
% Detailed explanation goes here
tid = [];
for m = n:-1:1
if ~isempty(tracklets{m})
idx = find(tracklets{m}(:,1) == obj(1,1));
if ~isempty(idx)
tid0 = tracklets{m}(idx,:);
if isequal(obj,tid0)
tid = [m;tid];
return;
end
if isequal(obj(1,:),tid0(1,:))
tid0(1,:) = [];
if isequal(obj,tid0)
tid = [m;tid];
return;
end
end
if isequal(obj(end,:),tid0(end,:))
tid0(end,:) = [];
if isequal(obj,tid0)
tid = [m;tid];
return;
end
end
end
end
end
end
<|file_sep|>% script to run tracking on video with ground truth available
clear all;
addpath(genpath('../'));
addpath(genpath('./eval'));
cd ..
dataset_root_path='/home/philipp/stuff/datasets/OTB';
dataset_name='OTB';
sequence='Tiger1';
sequence_name='Tiger_001';
root_path=[dataset_root_path '/' dataset_name '/sequences/' sequence];
load([root_path '/groundtruth.txt'],'gt');
load([root_path '/groundtruth_rect.txt'],'gt_rect');
[imlist path] = get_image_list(root_path);
nframes=length(imlist);
bbs=zeros(nframes,4);
for n=1:nframes
bbs(n,:)=gt_rect{n}(gt{n}(4),:);
end
%% Track
method='Tracktor';
params=struct();
params.show_progress=0;
if strcmp(method,'Tracktor')
params.template_size=7;
params.search_area_factor=4;
params.max_scale_change=0.5;
params.scale_sigma=0.25;
params.min_scale=0.7;
params.max_scale=10;
params.color_model='rgb';
params.color_weight=10;
params.template_weight=20;
params.update_rate=0.5;
params.min_detection_score=0;
end
[output]=track_video(imlist,path,params);
%% Compute metrics
[metrics]=compute_metrics(gt,output,params);
fprintf('%s : ',sequence_name);
fprintf('%s : ',method);
fprintf('Prec=%.3f%%',100*metrics.prec);
fprintf(' | ');
fprintf('Rec=%.3f%%',100*metrics.rec);
fprintf(' | ');
fprintf('IoU=%.3f%%',100*metrics.iou);
<|repo_name|>kstain/tracktor<|file_sep|>/matlab/evaluation/evaluate_video.m
function [ metrics ] = evaluate_video( gt,bbs )
%UNTITLED Summary of this function goes here
% Detailed explanation goes here
N = length(gt);
tp_all=[]; fp_all=[]; fn_all=[]; IoU_all=[];
for n=1:N
gt_n=gt{n};
bb_n=bbs{n};
gt_n(isnan(gt_n(:,1)),:)=[];
bb_n(isnan(bb_n(:,1)),:)=[];
% N_gt=size(gt_n,1);
% N_bb=size(bb_n,1);
% gt_ids=unique(gt_n(:,4));
% gt_ids_sorted=zeros(N_gt,1);
% for j=N_gt:-1:1
% gt_ids_sorted(j)=gt_ids(find(gt_ids==gt_n(j,4),1,'first'));
% end
end
metrics.prec=sum(tp_all)/(sum(tp_all)+sum(fp_all));
metrics.rec=sum(tp_all)/(sum(tp_all)+sum(fn_all));
metrics.iou=sum(IoU_all)/length(IoU_all);
end
<|repo_name|>kstain/tracktor<|file_sep|>/matlab/display.m
function display(im,bbox)
bbox=bbox+[-bbox(3)/2 -bbox(4)/2 bbox(3)/2 bbox(4)/2];
bbox=bbox+round(size(im)/2);
bbox=bbox([3:4;1:2]);
figure;
imshow(im); hold on;
rectangle('Position',bbox,'EdgeColor','r','LineWidth',3);
axis image;
axis off;
drawnow;
end<|file_sep|>% script to run tracking on video with ground truth available
clear all;
addpath(genpath('../'));
addpath(genpath('./eval'));
cd ..
dataset_root_path='/home/philipp/stuff/datasets/OTB';
dataset_name='OTB';
sequence='Tiger3';
sequence_name='Tiger_003';
root_path=[dataset_root_path '/' dataset_name '/sequences/' sequence];
load([root_path '/groundtruth.txt'],'gt');
load([root_path '/groundtruth_rect.txt'],'gt_rect');
[imlist path] = get_image_list(root_path);
nframes=length(imlist);
bbs=zeros(nframes,4);
for n=1:nframes
bbs(n,:)=gt_rect{n}(gt{n}(4),:);
end
%% Track
method='Tracktor';
params=struct();
params.show_progress=0;
if strcmp(method,'Tracktor')
params.template_size=7;
params.search_area_factor=4;
params.max_scale_change=0.5;
params.scale_sigma=0.25;
params.min_scale=0.7;
params.max_scale=10;
params.color_model='rgb';
params.color_weight=10;
params.template_weight=20;
params.update_rate=0.5;
params.min_detection_score=0;
end
[output]=track_video(imlist,path,params);
%% Compute metrics
[metrics]=compute_metrics(gt,output,params);
fprintf('%s : ',sequence_name);
fprintf('%s : ',method);
fprintf('Prec=%.3f%%',100*metrics.prec);
fprintf(' | ');
fprintf('Rec=%.3f%%',100*metrics.rec);
fprintf(' | ');
fprintf('IoU=%.3f%%',100*metrics.iou);
<|repo_name|>kstain/tracktor<|file_sep|>/matlab/evaluation/compute_metrics.m
function [ metrics ] = compute_metrics( gt,bbs,params )
%UNTITLED Summary of this function goes here
% Detailed explanation goes here
N=length(gt);
tp_all=[]; fp_all=[]; fn_all=[]; IoU_all=[];
for n=N:-1:1
end
metrics.prec=sum(tp_all)/(sum(tp_all)+sum(fp_all));
metrics.rec=sum(tp_all)/(sum(tp_all)+sum(fn_all));
metrics.iou=sum(IoU_all)/length(IoU_all);
end
<|repo_name|>kstain/tracktor<|file_sep|>/matlab/compute_metrics.m
function [ metrics ] = compute_metrics( gt,bbs,params )
%UNTITLED Summary of this function goes here
% Detailed explanation goes here
N=length(gt);
tp=[]; fp=[]; fn=[]; IoU=[];
for n=N:-1:1
end
metrics.prec=sum(tp)/(sum(tp)+sum(fp));
metrics.rec=sum(tp)/(sum(tp)+sum(fn));
metrics.iou=sum(IoU)/length(IoU);
end
<|file_sep|>% script to run tracking on video with ground truth available
clear all;
addpath(genpath('../'));
addpath(genpath('./eval'));
cd ..
dataset_root_path='/home/philipp/stuff/datasets/OTB';
dataset_name='OTB';