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落叶球”（即电梯球）射门成功率的统计，目前在主流足球数据公司（如Opta、StatsBomb）中并没有一个公开的、标准化的“落叶球成功率”官方统计口径。
原因在于,足球数据公司通常统计的是射门结果（进球、射正、射偏、被封堵）和射门情境，而不会专门去识别“这一脚踢出了落叶球”这个物理特征。
如果你是想从开源项目或学术研究的角度去挖掘或建立一个“落叶球成功率”的统计模型，可以从以下几个维度来理解和操作：
为什么没有现成的“开源统计”？
- 数据标注难度高：识别落叶球需要精确的3D弹道轨迹（球速、旋转轴、俯仰角突变），电视转播画面无法直接提供这些数据，需要依赖专门的光学追踪系统（如鹰眼）或带有IMU芯片的智能足球（如福吉亚/Adidas的Connected Ball）。
- 样本量小：落叶球往往出现在任意球直接攻门中，而单赛季五大联赛的任意球破门总数大约只有几十到一百个，有效的实验室样本太小。
开源项目中已有的“近似指标”
虽然没有直接的“落叶球成功率”，但有一些开源项目或公开数据集可以让你自己计算“任意球射门成功率”或“非旋转射门”的相关数据：
- StatsBomb 开源数据集：这是目前最接近的分析资源，虽然它不包含旋转数据，但包含了射门落点坐标（xG，预期进球值）和射门部位，你可以筛选出“任意球直接射门”并设定特定的进球率阈值。
- Kaggle 足球数据集：有一些包含比赛事件（如FIFA世界杯、欧洲杯）的数据集，可以作为“任意球成功率”的基础数据。
如果你想自己定义一个“落叶球成功率”项目
如果你希望在GitHub上发起一个开源项目来统计这个,建议按以下步骤进行：
第一步：定义“落叶球”的物理判定标准（用于程序自动识别）
这是最关键的一步,在物理学上，落叶球（电梯球）的核心特征是前期的无旋转或低旋转 + 在飞行后段（接近球门时）因气动阻力导致的马格努斯效应突变，使球产生明显的上下摆动（急坠）。
推荐算法：
- 数据来源：需要从电视高速摄像机或比赛转播画面中提取球的二维轨迹（这本身就是计算机视觉的难点，通常需要半自动跟踪）。
- 判定参数：
- 时速：通常在 70-100 km/h 之间。
- 旋转速率：低于 0.5 rps（转/秒）→ 这是区分“香蕉球”（侧旋）和“落叶球”的关键。
- 垂直位移突变：在最后1/3飞行距离内，球的垂直加速度出现明显的负向峰值（急坠）。
第二步：开源工具推荐
目前没有直接识别落叶球的现成库,但可以组合使用：
- FootballAI / FootLLM：用于从比赛事件中提取“任意球”事件。
- OpenCV + 卡尔曼滤波：用于跟踪视频中的球体轨迹。
- PyKistler（或自研物理引擎）：进行空气动力学反演，计算旋转速度。
第三步：计算成功率的公式
如果有一个样本库,成功率定义为：
[ 成功率 = \frac{\text{命中门框范围内（射正）的落叶球}}{\text{所有尝试的落叶球}} \times 100\% ] 或者更严格地： [ \text{杀伤力} = \frac{\text{导致进球的落叶球}}{\text{所有尝试的落叶球}} \times 100\% ]
已知的公开参考数据（非精确开源，但可作为基准）
如果只是客观描述,足球物理学家（如约翰·温赫）的研究表明：
- 所有罚球点（大禁区线附近）的任意球直接命中门框的平均进球率约为 7% - 9%。
- 而落叶球因为初速快、旋转少，相比弧线球（香蕉球），其“命中门框范围内（射正率）”通常更低（因为球路更难控制），但一旦命中门框，门将扑救难度会呈指数级上升，因为球路会发生二次变向。
总结建议
如果你在GitHub上搜索 "knuckleball" 或 "football trajectory"，能找到一些用Python模拟球体飞行轨迹的学术型项目（如football_physics）。但要说现成的、开源的“落叶球成功/命中率”统计，目前是不存在公认版本的。
如果你的需求是为了写报告或分析比赛,建议退而求其次，直接使用公开的比赛数据（如任意球射正率、禁区外进球率），然后在分析中注明“由于数据限制，本报告将落叶球近似为‘低旋转任意球’”。
