[发明专利]一种基于图像的围棋棋谱识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种识别方法，尤其涉及一种基于图像的围棋棋谱识别方法。

背景技术

现有的棋谱识别技术主要有两种，一种是利用多帧图像进行识别，比如拍摄连续的视频通过前后帧差来判断棋子落到哪个位置，或提前拍摄一张空棋盘的图像，然后摆放棋子后再对棋盘进行拍摄，利用两张图片的差分来识别棋谱，这类方法的缺点是要拍摄多张图像，并且需要固定摄像头和棋盘之间的相对位置和角度；另一种方法可以做到只需要单张图片就可以识别出棋谱来，但是这类方法往往需要人工输入一些信息才能进行识别。此外，这两类方法对拍摄的棋盘周围环境、拍摄角度的要求严格，都无法做到在开放环境下自动识别已有棋盘上的棋谱。

发明内容

为了解决上述技术所存在的不足之处，本发明提供了一种基于图像的围棋棋谱识别方法。

为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于图像的围棋棋谱识别方法，其整体步骤如下：

步骤一、获取围棋棋盘图像，再对图像中的棋盘信息进行矫正；

步骤二、通过图像处理的方法分离白子和黑子；

步骤三、计算棋盘上每个着子点的坐标位置；

步骤四、通过计算每个着子点附近区域的有效像素个数并根据当前情况自动提取阈值进行判断，获得该着子点有无黑子或白子的状态信息，通过记录所有着子点的状态信息得到棋谱数据。

步骤一中对图像中的棋盘信息进行矫正的方法为：首先通过图像处理获取棋盘四个角的位置，然后根据棋盘四个角的位置坐标通过图像变换进行棋盘信息矫正。获取棋盘四个角位置的方式有两种，一种是对图像进行边缘检测并识别出棋盘的边缘线，通过四条棋盘的边缘线计算棋盘四个角的位置；另一种是在拍照前对棋盘四个角放置标志物，对图像进行识别时通过检测标志物得到棋盘四个角的位置。

步骤二中图像处理的方法为：

Ⅰ、对矫正后的图像进行不同的光照增强，从而分别突出白子和黑子，并进行图像通道分离；

Ⅱ、根据当前情况对所选取通道的灰度直方图自适应选取阈值进行图像二值化，并进行膨胀、腐蚀处理。

步骤三中计算棋盘上每个着子点的坐标位置的方法为：

Ⅰ、合并白子和黑子二值化的图像，并对合并后图像的横纵两个方向分别统计像素直方图；

Ⅱ、通过高斯平滑将像素直方图平滑为一条曲线，通过判断曲线的波峰作为棋子分布集中的位置，在相邻较近的波峰之间筛选选取一个可信度较高的位置，将筛选之后得到的一部分波峰位置作为初级棋盘线；

Ⅲ、对矫正后的棋盘图像做边缘检测以及Hough线检测，找到棋盘内部未被棋子遮挡且较为明显的一部分线，通过筛选长度较长的线、合并相邻的线、延长恢复一部分棋盘上未被棋子遮挡的棋盘线得到次级棋盘线；

Ⅳ、将初级棋盘线以及次级棋盘线进行合并，在合并的时候进行校准和补全，从而推导得出所有的棋盘线；通过棋盘线的交叉点计算棋盘上每一个着子点的位置。

步骤四中当前着子点状态的判断方式有两种：

方式一、在白色棋子二值图上的当前棋盘点绘制一个矩形框，判断矩形框内像素个数是否满足根据矩形框大小自动提取的阈值，若满足条件则判定其为白子；在黑色棋子二值图上做同样的操作，若满足条件则该点判定为黑子；这两个条件只能满足其中一个，若两个条件都未满足则当前着子点判定为无子；

方式二、在着子点的周围的棋盘线上进行判断，若该点处相交的两条棋盘线被棋子覆盖的像素点个数超过一个自动提取的阈值，则判定为有子，判定子的颜色同方式一中着子点状态判断方法。

本方法使用到的设备包括图像处理模块、棋盘矫正模块、棋盘线识别与拟合模块；图像处理模块用于进行所有的图像处理操作，其输出端依次与棋盘矫正模块、棋盘线识别与拟合模块、棋盘确定模块、棋谱识别模块相连接，便于将处理好的棋盘图像按照要求传递给规定的模块；

棋盘矫正模块的输出端依次与棋盘线识别与拟合模块、棋盘确定模块、棋谱识别模块相连接；棋盘矫正模块用于从图像中识别棋盘并将棋盘矫正到一个正方形图像上，然后将矫正好的图像传递给棋盘线识别与拟合模块；棋盘线识别与拟合模块用于对图像中的棋盘线进行识别、拟合，从而获取全部棋盘线；棋盘确定模块用于根据棋盘线识别与拟合模块传递来的棋盘线坐标，计算每个着子点的坐标；棋谱识别模块用于判断着子点的状态信息，并将所有着子点状态汇总形成一个结果矩阵；