[发明专利]基于图像处理的围棋胜负判定的方法、系统及电子设备

说明书

本发明实施例公开了基于图像处理的围棋胜负判定的方法、系统及电子设备，包括步骤：采集棋盘图像，并预处理为仅包含黑色棋子、白色棋子及黄色棋盘线的预处理图像；通过提取所述预处理图像的红色分量来分割出黑色棋子图像，以及通过提取所述预处理图像的蓝色分量来分割出白色棋子图像；在检测黑色棋子时将黑色棋子位置设为‑1，在检测白色棋子时将白色棋子位置设为1；根据‑1和1的个数统计出黑色棋子和白色棋子的个数；根据所述黑色棋子和白色棋子的个数、以及棋盘规格大小和对弈规则判定胜负结果，并输出所述胜负结果。相对于现有技术，本发明实施例能够使用不同大小的棋盘、不同的对局规则以及棋盘上有死子或双活的情况，而且精确度更高。

技术领域

本发明涉及围棋数据处理领域，尤其涉及一种基于图像处理的围棋胜负判定的方法、系统及电子设备。

背景技术

围棋是一种策略性的棋类游戏，中国古时称为“弈”，西方称为“Go”，属琴棋书画四艺之一。围棋起源于中国，传为尧作，春秋战国时代即有记载。隋唐时经朝鲜传入日本，流传到欧美各国。有学者认为，围棋蕴含着汉民族文化的丰富内涵，是中国文化与文明的体现。围棋使用方形格状棋盘及黑白二色圆形棋子进行对弈，棋盘上有纵横各四条直线将棋盘分成361个交叉点，棋子走在交叉点上，双方交替行棋，落子后不能移动，以围地多者为胜。中国古代围棋是黑白双方在对角星位处各摆放两子（对角星布局），由白棋先行。现代围棋由日本发展而来，取消了座子规则，黑先白后，使围棋的变化更加复杂多变。围棋也被认为是世界上最复杂的棋盘游戏之一。

在2016年3月9日至15日举行的围棋人机大战中，谷歌开发的人工智能程序AlphaGo大比分4:1战胜了世界冠军李世石九段，2017年5月AlphaGo又以3:0的比分战胜了世界冠军柯洁九段，让围棋得到了更多人的关注，使越来越多的人接触围棋，学习围棋。在现在的线下围棋对弈中，对弈的结果一直都是采用传统的人工数子方法进行判定，人工数子所消耗的时间长，而且准确度也不能完全保证。近年来，线下的围棋比赛越来越多，这对围棋裁判的要求也越来越高。在遇到复杂的情况时会消耗更多的时间，无法避免数错的情况。而且在很多比赛中，一名裁判常常需要同时看管很多盘棋，这也会增加出错的概率。而在计算机视觉技术和图像处理技术日益普及的今天，采用通过智能设备来判断对局结果是一种更好的方法。

现有的技术都是首先用数码设备对围棋比赛后的棋盘进行图像采集，再用数字图像处理技术进行识别，得到最终的胜负结果。不过现有的技术都只针对19路棋盘，而且对局的规则也局限于中国围棋规则，黑棋贴3又3/4子，其他规格棋盘如9路棋盘或13路棋盘以及其他规则如日韩规则或应氏规则均不适用。在算法方面，对黑色棋子进行分割时采用的方法也不是最好的，而且该算法无法识别出死子或复杂的双活情况终局图像，导致判断失误。

发明内容

针对上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于图像处理的围棋胜负判定的方法、系统及电子设备，以提高精确度，并能够适用针对不同大小的棋盘、不同的对局规则以及棋盘上有死子或双活的情况。

本发明实施例的第一方面提供一种基于图像处理的围棋胜负判定的方法，包括步骤：

采集棋盘图像，并预处理为仅包含黑色棋子、白色棋子及黄色棋盘线的预处理图像；

通过提取所述预处理图像的红色分量来分割出黑色棋子图像，以及通过提取所述预处理图像的蓝色分量来分割出白色棋子图像；

根据所述黑色棋子图像和白色棋子图像画出棋盘线，并对所述黑色棋子图像和白色棋子图像分别经过开运算及模板匹配检测，根据棋盘规格大小定义存放黑色棋子位置和白色棋子位置的二维数组，并在检测黑色棋子时将黑色棋子位置设为-1，在检测白色棋子时将白色棋子位置设为1，空白位置均设为0；

按照预定规则判定剩余交叉点及按每一行填补棋子，并根据-1和1的个数统计出黑色棋子和白色棋子的个数；

根据所述黑色棋子和白色棋子的个数、以及棋盘规格大小和对弈规则判定胜负结果，并输出所述胜负结果。