CN102614655A - 围棋自动数字仪及应用于其上的棋局胜负判断方法 - Google Patents

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CN102614655A CN2012100559952A CN201210055995A CN102614655A CN 102614655 A CN102614655 A CN 102614655A CN 2012100559952 A CN2012100559952 A CN 2012100559952A CN 201210055995 A CN201210055995 A CN 201210055995A CN 102614655 A CN102614655 A CN 102614655A
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柏楠
孙祯然
朱玉麟
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本发明公开一种围棋自动数字仪及应用于其上的棋局胜负判断方法，其特征在于围棋自动数字仪包括视频采集模块，ARM微处理器模块、LCD显示屏和触摸屏，棋局胜负判断方法包括如下步骤：a.获取围棋终局视频图像；b.确定棋盘边界，设定棋盘四个角的位置，获取棋盘所在位置的二维灰度矩阵；c.棋盘识别，获取每个棋子理想中心点的位置并识别黑白子，得到棋子状态矩阵；d.根据围棋胜负计算标准判断胜负。本发明的围棋自动数字仪仪器轻便，操作简单，计算准确，应用于其上的棋局胜负判断方法可以公正、准确、快速的判别胜负，既节省人力，又极大地提高了比赛的公正性。

Description

围棋自动数字仪及应用于其上的棋局胜负判断方法
技术领域
本发明涉及一种对围棋终局进行画面捕捉并进行胜负判断的围棋自动数字仪及应用于该围棋自动数字仪的棋局胜负判断方法。
背景技术
近年来，随着围棋的普及与发展，学棋的少年儿童越来越多，每年各地的少儿围棋比赛也越来越多。由于棋手年龄小，水平低，在终局时由对局者自身进行胜负计算比较困难；加之比赛人数多，裁判人手不足，水平有限，以人工数棋来判定胜负是既辛苦又容易出错的事情，给比赛的正常进行带来了很大不便。目前，国内外还未出现可以对实际棋局胜负进行自动判断的技术。
 发明内容
本发明的目的在于克服上述缺陷，尝试采用计算机图像识别技术，提供一种对围棋终局进行画面捕捉并自动进行胜负判断的设备及应用于该设备的棋局胜负判断方法，具体技术方案如下：
一种围棋自动数字仪，包括视频采集模块，ARM微处理器模块、LCD显示屏和触摸屏，视频采集模块利用摄像头对围棋终局进行画面捕捉，并将生成的光学图像转换为数字信号送入ARM微处理器模块中，ARM微处理器模块负责协调视频采集模块的工作并对图像数据进行分析，识别出黑白子并计算胜负，然后将结果送LCD 显示屏进行显示，触摸屏为人机交互介质，用于实现用户对围棋自动数字仪的操作。
本发明应用于上述围棋自动数字仪的棋局胜负判断方法，包括如下步骤：
a. 获取围棋终局视频图像；
b. 确定棋盘边界，设定棋盘四个角的位置，获取棋盘所在位置的二维灰度矩阵；
c. 棋盘识别，获取每个棋子理想中心点的位置并识别黑白子，得到棋子状态矩阵；
d. 根据围棋胜负计算标准判断胜负。
本发明的围棋自动数字仪仪器轻便，操作简单，计算准确，应用于其上的棋局胜负判断方法可以公正、准确、快速的判别胜负，既节省人力，又极大地提高了比赛的公正性。
附图说明
图1是围棋自动数子仪硬件框图；
图2是图像采集流程图；
图3是棋盘识别流程图；
图4是围棋自动数子仪软件流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步地说明。
1.围棋自动数子仪硬件架构
围棋自动数子仪硬件框图如图1所示，围棋自动数字仪包括视频采集模块，ARM微处理器模块，LCD显示屏和触摸屏。系统通过视频采集模块利用摄像头对围棋终局进行画面捕捉，并将生成的光学图像映射到光学传感器表面，之后转换为电信号，再经过A/D转换，将获得的数字信号送入ARM微处理器模块中。ARM微处理器模块负责协调视频采集模块的工作以及对图像数据进行分析，识别出黑白子并计算胜负，将结果送LCD 显示屏进行显示。触摸屏为人机交互介质，基于linux系统编写用户使用界面，控制软件终端的运行，实现用户对围棋自动数字仪的操作。
1.1 视频采集模块
在视频采集方面，本发明选用了深圳展拓科技有限公司出品的 ZT130G2 摄像头，该型摄像头是一款 130 万像素的手机摄像头，输出接口为 20 针，其引脚功能和电平参数与 mini2440 板提供的 CAMERA 接口完全匹配，非常适合用于采集围棋终局时的图像。
ZT130G2 能够直接输出 YcbCr422/YUV422 格式的数字图像的特性，大大方便了用户的使用，使用 ZT130G2 可以直接得到图像的数字信号，简化了开发工作，提高了系统性能。
1.2 ARM微处理器模块
考虑到围棋数子仪要求便于携带，功耗低，但对运算速度要求不是很高，采用了 S3C2440 微处理器，该处理器集成了 ARM920T处理器核的 32 位微处理器，其采用了专业稳定的CPU内核电源芯片和复位芯片来保证系统运行时的稳定性。S3C2440A 最突出的优点是支持 CMOS 传感器与芯片的连接，且其工业性能好，适合作为手持设备和便携式设备的处理芯片，因此非常适合作为自动数子仪的处理器。
S3C2440 本身资源丰富，带有 RAM 控制器、NAND 闪存控制器、独立的指令 Cach和数据 Cache、3 路 UART、4 路 DMA、并行 I/O 口、触摸屏、I2C 接口、2 个 USB接口控制器等[4]。本文采用的开发板系广东友善之臂计算机科技有限公司出品，就是采用 S3C2440A 芯片为微处理器，四层 PCB 板设计，32bit 数据总线，内存为板载 64Mbytes 的核心频率100MHZ 的 SDROM,存储器方面板载了 64M 的 Nand Flash 和 2M 的 Nor Flash，自身配置有 NEC256K 色 240x320/3.5 英寸 TFC 真彩液晶触摸屏，可以对系统采集到得图像进行播放及调试，适合开发良好的人机交互界面。
2．软件结构设计
由于linux 本身具有源代码开放，内核可裁剪，执行效率高，内核直接提供网络支持，可以方便的满足不同需求的嵌入式系统开发。因此围棋自动数子仪选择裁剪后的 linux 作为系统开发的软件环境。由于嵌入式系统本身的硬件资源有限，需要重新配置内核，使最终得到的系统能够存放开发板上容量较小的 Flash 中。    
Linux 系统本身支持动态模块加载，使得部件的裁剪和添加非常容易。自动数子仪的软件采用结构化设计方法，由图像采集驱动模块、棋盘边界确定模块、棋盘识别模块及胜负计算模块组成。
2.1 图像采集驱动模块
图像采集对应的流程如图2所示。
图像采集驱动模块的主要任务是为外设摄像头在 Linux 内核中加载驱动程序，二是要编写程序实现视频采集。摄像头驱动的加载在配置Linux内核时已经完成，接下来就是使用视频采集程序来完成对视频流的获取。
图像采集模块采用了V4L体系，它是Linux 下用于获取视频和音频数据的 API 接口。由于在 Linux 下，所有外设都被看成是一种特殊文件，称为“设备文件”，可以像访问普通文件一样对其进行读写，因此首先需要利用 open（”/dev/video0”,O_RDWR）来打开摄像头，并获取文件描述符，用于后续对摄像头的操作。设置图像参数方面，只要将图像宽设为 640，高设为 480，像素格式设为 YUYV 即 YUV422。其他参数保持默认即可。
Linux下，有两种方法来获取视频图像，分别是直接从设备读取视频和用 mmap（内存映射）方式截取视频。采用内存映射截取视频，是将文件直接拷贝到进程地址空间，而不同进程访问该文件很方便，可以直接访问内存，实现读写操作，效率更高，额外开销较小，因此本文采用这种方式获取视频图像。从摄像头获取的图像信息采用二维灰度矩阵保存下来，用于棋子的识别。
2.2 棋盘边界确定模块
考虑到采用图像识别算法自动识别棋盘边界，工作量较大，为缩短开发周期，采取人工设定棋盘边界的方法，即将棋盘图像显示到屏幕上，手工在触摸屏上定下棋盘四个角的位置，再将触摸屏的坐标转换为LCD显示屏的坐标，这样就可以获取到棋盘所在位置的灰度矩阵。
由于摄像头取到的图像比显示屏大，需要对图像进行缩放再送到显示屏。当触摸屏感知到有按键时，可以从设备驱动中读取按键在触摸屏的坐标（                                                ,
Figure 68977DEST_PATH_IMAGE002
），则在显示屏上的坐标（
Figure 700947DEST_PATH_IMAGE003
,）可由以下公式获取：
Figure 210874DEST_PATH_IMAGE005
式中
Figure 967925DEST_PATH_IMAGE007
=240，表示显示屏的宽度，=320，表示显示屏的高度，
Figure 136050DEST_PATH_IMAGE009
,
Figure 1194DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure 545439DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 742066DEST_PATH_IMAGE012
表示触摸屏返回电压值
Figure 106182DEST_PATH_IMAGE013
轴、轴的范围，可根据触摸屏校准算法获得。
设图像的缩放比为，缩放后图像的起始点在显示屏上的坐标为（
Figure 547156DEST_PATH_IMAGE016
,），则图像上任意一点（
Figure 142533DEST_PATH_IMAGE018
,
Figure 458108DEST_PATH_IMAGE019
）在二维灰度矩阵中的坐标为（
Figure 934220DEST_PATH_IMAGE020
,
Figure 329386DEST_PATH_IMAGE021
）。
在确定了棋盘的边界之和，就能根据上述算法获取到棋盘所在位置的灰度矩阵，这个矩阵是用来识别棋子的重要条件。
2.3 棋盘识别模块
棋盘识别具体流程如图3所示。标准的围棋盘是纵横19道，我们可以认为像素是均匀分布的，因此对将棋盘的纵横方向各分18份，可以得到每个棋子理想中心点的位置。经过多次实验发现，每个棋子所占的像素大约为10，设棋子理想中心点在二维灰度矩阵中的坐标为（
Figure 486829DEST_PATH_IMAGE022
,
Figure 922490DEST_PATH_IMAGE023
），因此可以在（
Figure 303923DEST_PATH_IMAGE024
,
Figure 457824DEST_PATH_IMAGE025
）这个范围进行搜索，求平均灰度值，作为每个棋子理想中心点的灰度值。再对距离理想中心点5个像素范围之内的点，取距离它们3个像素范围内的点，求平均灰度值。
在整个棋盘范围内，对这些灰度值进行排序，得到最大和最小灰度值，最大灰度值
Figure 278013DEST_PATH_IMAGE026
对应于白子，最小灰度值
Figure 505863DEST_PATH_IMAGE027
对应于黑子。根据多次试验，发现黑子所在位置的灰度值分布在（
Figure 120515DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 496133DEST_PATH_IMAGE029
），发现白子所在位置的灰度值分布在（
Figure 120012DEST_PATH_IMAGE030
,
Figure 202369DEST_PATH_IMAGE031
），而在这两个范围之外的为空点，在本文中
Figure 271079DEST_PATH_IMAGE032
取40，
Figure 133993DEST_PATH_IMAGE033
取60。这样就基本可以确定棋盘上每个点的状态，得到棋子状态矩阵。
考虑到棋子识别算法由于光线太强等因素导致误识别的情况，增加了人工校准环节，即将已经识别好黑白子的棋盘，送到显示屏，由用户根据棋盘的实际情况对每个棋子进行校准，校准结果会记录到棋子状态矩阵中。
2.4 胜负计算模块
胜负计算模块主要根据经过用户校准后的棋子状态矩阵，来确定最终的胜负结果。根据围棋计算胜负时“空属邻子”的规则，即棋盘上的空点属于与它相邻的棋子，因此对于棋子状态矩阵中空点的归属，可以通过在棋盘内搜索与它距离最近的棋子来确定。设两个棋子的在棋盘状态矩阵中的坐标分别为（
Figure 295984DEST_PATH_IMAGE034
,
Figure 560744DEST_PATH_IMAGE035
）和（,
Figure 805091DEST_PATH_IMAGE037
），为了计算方便，将两个棋子之间的距离定义为
Figure 770773DEST_PATH_IMAGE038
。最后根据胜负计算标准，当黑子及所占的空点之和大于或等于185时，黑方胜，否则白方胜。
图4是完整的围棋自动数子仪软件流程图，胜负结果计算出后，输出到LCD显示屏进行显示。
3．软件界面设计
在Linux环境下，使用C++编写了操作简便，可视化好的人机交互界面。

Claims (7)

1.一种围棋自动数字仪，其特征在于包括视频采集模块，ARM微处理器模块、LCD显示屏和触摸屏，视频采集模块利用摄像头对围棋终局进行画面捕捉，并将生成的光学图像转换为数字信号送入ARM微处理器模块中，ARM微处理器模块负责协调视频采集模块的工作并对图像数据进行分析，识别出黑白子并计算胜负，然后将结果送LCD 显示屏进行显示，触摸屏为人机交互介质，用于实现用户对围棋自动数字仪的操作。
2.应用于权利要求1所述围棋自动数字仪的棋局胜负判断方法，其特征在于包括如下步
骤：
a. 获取围棋终局视频图像；
b. 确定棋盘边界，设定棋盘四个角的位置，获取棋盘所在位置的二维灰度矩阵；
c. 棋盘识别，获取每个棋子理想中心点的位置并识别黑白子，得到棋子状态矩阵；
d. 根据围棋胜负计算标准判断胜负。
3.根据权利要求2所述的棋局胜负判断方法，其特征在于：确定棋盘边界具体方法是采取人工设定棋盘边界，即将棋盘图像显示到LCD显示屏上，用户手动在触摸屏上定下棋盘四个角的位置，ARM微处理器模块将触摸屏的坐标转换为LCD显示屏的坐标，获取棋盘所在位置的二维灰度矩阵。
4.根据权利要求2所述的棋局胜负判断方法，其特征在于：棋盘识别的具体方法是将棋盘的纵横方向各分18份，设棋子理想中心点在二维灰度矩阵中的坐标为（                                               
Figure 2012100559952100001DEST_PATH_IMAGE002
,），在（
Figure 2012100559952100001DEST_PATH_IMAGE006
,）这个范围进行搜索，求平均灰度值作为每个棋子理想中心点的灰度值；再对距离理想中心点5个像素范围内的点，取距离它们3个像素范围内的点，求平均灰度值，在整个棋盘范围内，对这些灰度值进行排序，得到最大和最小灰度值，最大灰度值
Figure 2012100559952100001DEST_PATH_IMAGE010
对应于白子，最小灰度值
Figure 2012100559952100001DEST_PATH_IMAGE012
对应于黑子，黑子所在位置的灰度值分布在（
Figure DEST_PATH_IMAGE012A
，
Figure 2012100559952100001DEST_PATH_IMAGE014
），白子所在位置的灰度值分布在（,
Figure DEST_PATH_IMAGE010A
），而在这两个范围之外的为空点， 其中
Figure 2012100559952100001DEST_PATH_IMAGE018
取40，取60从而确定棋盘上每个点的状态，得到棋子状态矩阵。
5.根据权利要求2所述的棋局胜负判断方法，其特征在于：还包括人工校准环节，即将已经识别好黑白子的棋盘，送到显示屏显示，由用户根据棋盘的实际情况对每个棋子进行校准，校准结果记录到棋子状态矩阵中。
6.根据权利要求2所述的棋局胜负判断方法，其特征在于：根据围棋胜负计算标准判断胜负的具体方法是根据围棋计算胜负时“空属邻子”的规则，即棋盘上的空点属于与它相邻的棋子，对于棋子状态矩阵中空点的归属，通过在棋盘内搜索与它距离最近的棋子来确定，设两个棋子在棋盘状态矩阵中的坐标分别为（
Figure 2012100559952100001DEST_PATH_IMAGE022
,
Figure 2012100559952100001DEST_PATH_IMAGE024
）和（,
Figure 2012100559952100001DEST_PATH_IMAGE028
），为了计算方便，将两个棋子之间的距离定义为
Figure 2012100559952100001DEST_PATH_IMAGE030
，最后根据胜负计算标准，当黑子及所占的空点之和大于或等于185时，黑方胜，否则白方胜。
7.根据权利要求2所述的棋局胜负判断方法，其特征在于：获取围棋终局视频图像的方法采用的是内存映射的方式。
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