[发明专利]基于计算机视觉的黑白子识别方法及系统

说明书

本发明实施例公开了一种基于计算机视觉的黑白子识别方法及系统，包括：在实际光照条件下获取棋盘的待识别图像；在待识别图像上设置第一检测区域和第二检测区域；计算第一检测区域内的第一区域平均灰度值及第二检测区域内的第二区域平均灰度值；计算第二区域平均灰度值与预设的判定阈值的差值以及求和值；将第一区域平均灰度值与差值以及求和值进行比较，进而判定第一检测区域的落子状态。通过上述方式，该方法的判定阀值依据实际环境进行设定的，使得该方法适应于不同的光线条件，减少了由于光线因素导致的误检测，提高黑白子的识别准确率。

技术领域

本发明实施例涉及图像识别技术领域，特别是涉及一种基于计算机视觉的黑白子识别方法及系统。

背景技术

目前，各类机器人的对弈系统日益丰富，然而传统的对弈系统中对棋子的检测手段还是以在棋盘上安置各类传感器，如光敏传感器或者霍尔传感器，这种检测手段需要对棋子和棋盘进行改造，从而导致成本会相应的提升，而且构造复杂。

基于视觉的棋盘识别系统不仅可以降低改造棋子及棋盘的成本，而且还可以使对弈系统更加简洁易于维护，得到越来越多的推广，然而现有基于视觉的黑白棋识别系统对于光源的强度、均匀性、稳定性均具有较高的要求，对于打光条件要求也比较苛刻，否则容易出现误检测的现象。

发明内容

本发明实施例提供一种基于计算机视觉的黑白子识别方法及系统，以解决现有技术中基于视觉的黑白棋识别系统由于光线因素产生误检测现象的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明实施例采用的一个技术方案是：提供一种基于计算机视觉的黑白子识别方法，所述方法包括：

在实际光照条件下获取棋盘的待识别图像；

在所述待识别图像上设置第一检测区域和第二检测区域，其中所述第二检测区域的面积大于所述第一检测区域且包围所述第一检测区域；

计算所述待识别图像在所述第一检测区域内的第一区域平均灰度值及所述待识别图像在所述第二检测区域内的第二区域平均灰度值；

计算所述第二区域平均灰度值与预设的判定阈值的差值，以及计算所述第二区域平均灰度值和所述预设的判定阈值的求和值；

将所述第一区域平均灰度值与所述差值以及所述求和值进行比较，进而判定所述第一检测区域的落子状态。

其中，所述将所述第一区域平均灰度值与所述差值和所述求和值进行比较，进而判定所述第一检测区域的落子状态的步骤包括：

若所述第一区域平均灰度值小于所述差值，则所述第一检测区域内设置有黑子，若所述第一区域平均灰度值大于所述求和值，则所述第一检测区域内设置有白子，若所述第一区域平均灰度值介于所述差值与所述求和值之间，则所述第一检测区域处于无子状态。

其中，所述方法进一步包括：

在所述实际光照条件下获取所述棋盘处于无子状态时的调整参考图像；

根据所述调整参考图像计算所述棋盘的实际棋盘平均灰度值；

根据所述实际棋盘平均灰度值与所述基准光照条件下的基准棋盘平均灰度值来确定所述判定阈值，其中所述实际棋盘平均灰度值与所述基准棋盘平均灰度值的差异越大，所述判定阈值越小。

其中，所述判定阈值为基准判定阈值与一百分数的乘积，其中所述实际棋盘平均灰度值与所述基准棋盘平均灰度值的差异越大，所述百分数越小。

其中，所述判定阈值通过如下公式计算：

T＝abs(H_b-abs(H-H_b))×T_b/H_b；