[发明专利]一种围棋棋盘机器视觉识别方法

说明书

本发明公开了一种围棋棋盘机器视觉识别方法，包括：步骤1、将围棋棋盘四角点进行标记，利用摄像头读取前若干张图片并求平均；步骤2、基于轮廓提取算法定位围棋棋盘四角点坐标；步骤3、基于四角点坐标对视频每一帧图像进行透视变换；步骤4、提取棋盘图像每一个交叉点的特征值进行分类，判断361个交叉点中每一个点的状态，是空点、白子还是黑子；步骤5、将得到的每一个点信息送给围棋策略，等待返回下子或取子点位信息；步骤6、围棋机器人本体执行动作；步骤7、基于视频图像运动识别算法实时监控棋盘，检测到动作以后，重复进行步骤3‑7。该方法在摄像与棋盘有倾角、光源不稳定的条件下，依然可实现对棋盘的准确标定和棋盘信息读取，准确率高。

技术领域

本发明属于图像处理与深度学习技术领域，涉及一种围棋棋盘机器视觉识别方法。

背景技术

围棋起源于中国，有超过三千多年的历史，其规则简介而优雅，但玩法也千变万化，欲精通其内涵则需要大量的练习与钻研，被认为是目前世界上最复杂的棋盘游戏之一。围棋棋盘有19条横线19条竖线组成，棋子要下在线的交叉点上，方格中不能放入棋子。为了便于识别棋子的位置，棋盘上划了九个点，术语称作“星”，中央的星点又称为“天元”；下让子棋时所让之子要放在星上。棋盘可分为“角”、“边”以及“中腹”。而现在的棋盘则有19*19、13*13、9*9较为普遍，另外还有一些是较罕见的15*15、17*17。围棋也是中国传统的四艺(琴棋书画)之一，能锻炼孩子的专注力，同时围棋文化博大精深，源远流长，所以越来越多的家长选择让下一代学习围棋。

随着人工智能领域的不断发展，机器计算能力的不断增强，越来越多的智能设备渗透进我们的生活中，小朋友在棋院学棋回家后，大部分的围棋学习以及对弈都是使用手机、平板或者电脑来完成，这对孩子的视力下降影响很大，而在家庭对弈对家长的围棋水平有较高的要求，带来了较大的人员精力投入。所以围棋机器人技术的发展，可以从一定程度降低金钱成本、人员投入，提高围棋在市面上的普及率和学习效率。

现有的围棋方面图像识别技术往往具有以下缺点：依赖稳定的光源以及特定的棋子棋盘，或需手动选择棋盘四个顶角角点，不能保证一定程度的稳定性和正确率。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提出一种围棋棋盘机器视觉识别方法，该方法可作为一种围棋机器人机器视觉识别方法，可以有效克服现有技术中对光源要求较高、需要特定的棋盘棋子、需要人工手动选择棋盘的四角点等因素导致的识别正确率较差的问题，即使在摄像与棋盘有倾角，光源不稳定的条件下，依然可实现对棋盘位置的准确标定和围棋机器人下棋过程中的棋盘信息读取，并可以通过所提供的接口与围棋下棋策略和围棋机器人本体进行通讯。

为解决上述的技术问题，本发明釆用以下技术方案：

一种围棋棋盘机器视觉识别方法，包括如下步骤：

步骤1、将围棋棋盘四角点进行标记，利用摄像头读取前若干张图片放入缓冲区，并对缓冲区多张图像求平均；所述的若干张图片优选为十张；将十张图像的每一个色彩空间的每一个像素点的数值相加，然后再除以十得到一张取平均后的图像，这样多幅图片求平均的操作，可以有效的减少噪声，增加采集图像的稳定性；

步骤2、基于轮廓提取算法定位围棋棋盘四角点坐标；具体的，将步骤1得到的图像转换至HSV色彩空间，提取所有标记的像素点后对图像进行二值化处理，对二值化的图像采用轮廓提取算法，再计算每一个轮廓所围区域的面积，再根据面积求出中心点坐标，至此得到围棋棋盘四角点坐标位置；

步骤3、基于四角点坐标对视频每一帧图像进行透视变换；即首先根据四角点坐标可求得透视变换矩阵，从而可对每一帧图像或像素点坐标完成透视变换，得到所需正方形图像棋盘；

步骤4、根据步骤3得到的信息将棋盘图像进行处理，提取每一个交叉点的特征值进行分类，判断361个交叉点中每一个点的状态，是空点、白子还是黑子；