[发明专利]四连棋棋盘图像处理方法、系统及人机对弈系统

说明书

技术领域

本发明涉及人机交互领域，特别是一种四连棋棋盘图像处理方法、系统及人机对弈系统。

背景技术

传统的机器人在与人类对弈玩游戏时都是采用利用PC计算得出结果，然后人类帮助实施具体动作，或者是采用虚拟的机器人模拟器在手机、电脑或电视等媒介上进行对弈的方式，这些方式在游戏对弈中交互性不强，不能给游戏玩家真实的对弈体验。

发明内容

本发明旨在提供一种四连棋棋盘图像处理方法、系统及人机对弈系统，在真实环境下与人实时人机对弈玩四连棋游戏，让游戏玩家有真实的对弈体验。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种四连棋棋盘图像处理方法，包括以下步骤：

1）将获取到的包含棋盘和背景的整体图像由BGR颜色空间转换到HSV颜色空间，对S通道的整体图像进行滤波处理，分割出只包含棋盘的二值图像和所述二值图像的棋盘轮廓，所述棋盘轮廓即感兴趣区域；

2）对所述感兴趣区域进行子区域划分，每一个所述子区域对应一个棋格；

3）在所述整体图像的H通道对棋子的任一颜色进行固定阈值分割，获取所述子区域内有灰度值的所有轮廓，在任一子区域内，若阈值分割出来的轮廓面积大于所述子区域面积的一半，则判定该子区域对应的棋格内有该颜色棋子；

4）利用下述方法将棋盘局势转换为二维矩阵：若棋格内的棋子颜色为第一色，则将该棋格对应的二维矩阵的元素设置为i；若棋格内的棋子颜色为第二色，则将该棋格对应的二维矩阵的元素设置为j；若棋格内没有棋子，则将该棋格对应的二维矩阵的元素设置为0；

5）利用所述二维矩阵计算最佳下棋位置。

借由上述图像处理方法可以准确判断出最佳下棋位置，给游戏玩家更加真实的对弈体验。

步骤5）之后，还包括：将所述最佳下棋位置发送给智能机器人，方便机器人获取最佳下棋位置。

步骤1）中，采用高斯滤波方法对所述整体图像进行滤波处理，然后用固定阈值的分割方法获取只包含棋盘的二值图像，用形态学的膨胀和腐蚀算法对二值图像进行处理，获取二值图像中的棋盘轮廓。预处理过程简单，进一步提高图像处理精度。

步骤5）中，采用人工智能领域的minimax算法对二维矩阵进行判断，计算出最佳下棋位置。实现过程简单。

相应地，本发明还提供了一种四连棋棋盘图像处理系统，其包括：

预处理单元：用于将获取到的包含棋盘和背景的整体图像由BGR颜色空间转换到HSV颜色空间，对S通道的整体图像进行滤波处理，分割出只包含棋盘的二值图像和所述二值图像的棋盘轮廓，所述棋盘轮廓即感兴趣区域；子区域划分单元：用于对所述预处理单元输出的感兴趣区域进行子区域划分，每一个所述子区域对应一个棋格；

分割单元：用于在整体图像的H通道对棋子的任一颜色进行固定阈值分割，获取所述子区域内有灰度值的所有轮廓，在任一子区域内，若阈值分割出来的轮廓面积大于所述子区域面积的一半，则判定该子区域对应的棋格内有该颜色棋子；

二维矩阵获取单元：用于利用下述方法将棋盘局势转换为二维矩阵：若棋格内的棋子颜色为第一色，则将该棋格对应的二维矩阵的元素设置为i；若棋格内的棋子颜色为第二色，则将该棋格对应的二维矩阵的元素设置为j；若棋格内没有棋子，则将该棋格对应的二维矩阵的元素设置为0；

计算单元：用于根据所述二维矩阵获取单元输出的二维矩阵计算最佳下棋位置。

所述预处理单元包括：

转换单元：用于将获取到的包含棋盘和背景的整体图像由BGR颜色空间转换到HSV颜色空间；

滤波单元：用于对转换单元输出的HSV颜色空间S通道的整体图像进行滤波处理；

二值图像获取单元：用于根据滤波单元输出的滤波后的整体图像，用固定阈值的分割方法分割出只包含棋盘的二值图像；

棋盘轮廓获取单元：用于根据所述二值图像获取单元输出的二值图像，利用形态学的膨胀和腐蚀算法对所述二值图像进行处理，获取二值图像的棋盘轮廓，即感兴趣区域。

上述系统还包括通信单元，用于将所述计算单元输出的最佳下棋位置发送给智能机器人。

对应地，本发明的人机对弈系统包括双臂机器人和上述四连棋棋盘图像处理系统；所述智能机器人的手臂上安装有用于采集整体图像的摄像头；所述智能机器人控制系统在接收到通信单元发送的最佳下棋位置后，控制智能机器人手臂抓取并放置棋子到所述最佳下棋位置。