CN105205447A - 基于围棋图像的围棋识别方法以及棋盘 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于围棋图像的围棋识别方法以及棋盘。基于围棋图像的围棋识别方法，包括以下步骤：通过对围棋棋盘图像进行搜索识别十字和丁字特征点；根据丁字特征点找到围棋的四个边线；从而得到棋盘的四个角点的位置；通过棋盘的四个角点的位置从而计算出17条理想横竖棋盘线几代人361个棋盘线交叉点；在理想棋盘线附近找到十字特征点并较正；在361个棋盘线交叉点位置识别棋子得棋谱数据并计算胜负。本基于围棋图像的围棋识别方法处理方法有效，可靠性高，可以适应一定程度的畸变和光照不均匀的情况，提高了识别的准确率。

Description

基于围棋图像的围棋识别方法以及棋盘

技术领域

本发明涉及一种基于围棋图像的围棋识别方法，以及一种容易实现对围棋进行拍照识别的围棋棋盘。

背景技术

围棋是一种策略性两人棋类游戏，中国古时称“弈”，西方名称“Go”。流行于东亚国家(中、日、韩等)，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19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。

世界范围内，围棋爱好者众多，每年世界范围内都会举行很多围棋比赛，一般来说围棋的胜负判定，基本都是对终局进行数子或数目方法来进行确认。数子或数目方法都需要对围棋盘上的终局进行人工点数，特别是数子方法，存在人工错点的可能，并且带来了较大的人员精力投入，为大型围棋比赛的进行，增大了人员投入。随着计算机技术的不断发展，如今出现了利用图像识别技术，进行棋谱识别的方法，从而可以一定程度上降低人员投入，提高效率。

发明名称为：校畸和识别围棋图像的方法，申请号为：201110129039.X的发明专利公开了一种校畸和实时识别围棋图像的方法，首先是图像的畸形校正：将围棋棋盘位置和摄像机位置固定，确定361个着子点在摄像机采集的棋谱图像上的坐标和进行棋子识别时需要计算的矩形框的大小。其次是围棋棋子的识别：采集一帧灰度图像作为前景，和背景图像做差分运算得到差值图像，根据各着子点的坐标，逐一在差值图像中，计算每个着子点的矩形框内的有效像素灰度平均值和有效像素个数等参数，和设定的阈值比较，再根据当前着手方和棋盘信息即可检测出棋子的颜色、位置、提子和落子等棋谱数据，然后将背景图像更新为前景图像。该方法存在的问题是：需要保持摄像机和围棋棋盘之间的相对位置不变，并且需要连续采集2帧图像得到差值图像，不能直接拍摄终局图像识别棋谱。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述不足，而提供一种结构设计合理，可以在一般环境光照不很均匀，拍摄图像稍有畸变的情况下，保证棋谱识别精度的基于围棋图像的围棋识别方法。

本发明解决上述问题所采用的技术方案是：

一种基于围棋图像的围棋识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)步骤1、对围棋棋盘及其上的棋子进行图像采集，得到围棋棋盘的数字图像,本发明所指的围棋棋盘是指棋盘实体；

2)步骤2、识别上述步骤采集的数字图像，搜索棋盘图像上所有的十字特征的棋盘线交叉点和丁字特征的棋盘线交叉点；

3)步骤3、在找到的丁字特征棋盘线交叉点中，分类为左边线丁字、右边线丁字、上边线丁字、下边线丁字交叉点，然后在左边线丁字交叉点中找出左边线，在右边线丁字交叉点中找出右边线，在上边线丁字交叉点中找出上边线，在下边线丁字交叉点中找出下边线；

4)步骤4、根据步骤3找出的四条棋盘边线，计算围棋网格的四个角点的位置，然后计算出其余的17条理想横棋盘线和17条理想竖棋盘线；

5)步骤5、考虑计算出的理想横棋盘线第2至18线，根据在其附近的步骤2中找到的十字特征点(包括左右边线上的丁字特征点)得出实际棋盘线位置，成功后以实际位置代替，并根据实际位置重新计算其余理想横棋盘线位置；

6)步骤6、根据步骤5的方法处理竖直方向的棋盘线；

7)步骤7、计算19横棋盘线和19竖棋盘线交叉点，得到围棋棋盘图像的361个交叉点位置；

8)步骤8、在361个交叉点位置识别黑棋子或白棋子或无棋子，记录得到棋谱数据。

作为优选，上述步骤1中，对围棋棋盘及其上的棋子进行图像采集，得到围棋棋盘的彩色数字图像。

作为优选，基于围棋图像的围棋识别方法还包括如下特征：围棋对局过程中，每落一个棋子，通过步骤1至步骤8的处理方法，得到每步的棋谱数据，直到终局，从而得到整个对局过程中的棋谱数据。

作为优选，基于围棋图像的围棋识别方法还包括如下特征：围棋棋盘图像为终局图像，通过步骤1至步骤8的处理方法得到棋谱数据，随即根据围棋胜负规则，通过智能计算，分别统计出黑棋和白棋占地数量，并进行胜负自动判定，并显示相关数据和结果。

作为优选，对围棋终局时的围棋棋盘进行图像采集之前，将双方死子清理出盘外。

作为优选，上述步骤4中，17条理想的横棋盘线和17条理想的竖棋盘线的计算方法如下：每条围棋网格的边线上的两个端点之间插入17个等分点，连线上下、左右边线对应的等分点，得到17条理想横线和17条理想竖线，算上围棋网格的4个边线，从而得到19条竖棋盘线，19条横棋盘线。

本发明还提供一种容易基于围棋图像的对围棋进行识别方法的围棋。该棋盘，其特征在于：棋盘线采用深色的油墨制作，使得拍照采集的棋盘数字图像中，交叉线与棋盘颜色对比度比较大，从而便于交叉线特征点可靠识别。

作为优选，棋盘颜色接近黄色，棋盘线油墨添加红外吸收原料。

本发明与现有技术相比，具有以下优点和效果：本基于围棋图像的围棋识别方法不仅处理方法方便、效率高，并且可以适应一定程度的畸变和光照不均匀的情况，提高了识别的准确率；有助于实现对围棋比赛过程的电子化录入；减少了人员投入，提高了比赛终局的裁定效率。

附图说明

图1是本发明实施例1的围棋识别示意图。

图1中，A为围棋下边线，D为左边线，F为一十字交叉点，C为一下边线丁字交叉点，E为一左边线丁字交叉点。

具体实施方式

下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。

实施例1

本实施例本发明解决上述问题所采用的技术方案是：

一种基于围棋图像的围棋识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)步骤1、用手机对围棋棋盘及其上的棋子拍照进行图像采集，得到基本方正的围棋棋盘的数字彩色图像；

2)步骤2、识别上述步骤采集的数字图像，搜索棋盘图像上所有的十字特征的棋盘线交叉点和丁字特征的棋盘线交叉点，具体过程如下：

扫描棋盘图像上所有的像素点，(为了简化计算，可以选择R、G、B值或其平均值代表亮度)，先排除亮度较高的点，再检测这点周围右上、右下，左上和左下方向一定距离都存在亮度比较高的像素点，否则排除此点，然后检查此点上方一定距离和宽度内是否存在亮度较低的一系列像素点，即黑线，在此点下方、左方、右方作同样检查，如果4个方向上一共有检查到3条或4条黑线，即找到一个丁字或十字交叉点(丁字或十字交叉点参考图1中E、C、F处所示)，为了提高可靠性，再以此点为中心比较小的正方形范围内做竖和横的方向上像素点亮度的叠加统计，如果在中心位置都有一个亮度低谷，则确定为有一条横线和竖线的交叉点，否则排除，找到交叉点后标记排除在相同位置找到重复的交叉点。

步骤3、在找到的丁字特征棋盘线交叉点中，分类为左边线丁字交叉点(参考，图1中E处所示)、右边线丁字交叉点、上边线丁字交叉点、下边线丁字交叉点，然后在左边线丁字交叉点中找出左边线(左边线参考图1中D处所示)，在右边线丁字交叉点中找出右边线，在上边线丁字交叉点中找出上边线，在下边线丁字交叉点(下边线丁字交叉点参考，图1中C处所示)中找出下边线(下边线参考图1中A处所示)；从多个边线交叉点中找边线的方法如下：

循环选择两个点形成一直线，计算所有其他点到此直线的距离，如果距离小于某一较小的定值，则认为该点在这直线上。如果找到多条直线，选择点较多的，或者根据直线的角度、点的距离或点附近颜色一致性排除错误的直线。

步骤4、根据步骤3找出的上下左右四条棋盘边线，计算围棋网格的四个角点的位置，然后计算出其余的17条理想横棋盘线和17条理想竖棋盘线，理想棋盘线计算方法如下：每条围棋网格的边线上的两个端点之间插入17个等分点，连线上下、左右边线对应的等分点，得到17条理想横线和17条理想竖线，算上围棋网格的4个边线，从而得到19条竖棋盘线，19条横棋盘线；

5)步骤5、考虑计算出的理想横棋盘线第2至18线，根据在其附近的步骤2中找到的十字特征点(包括左右边线上的丁字特征点)得出实际棋盘线位置，成功后以实际位置代替，并根据实际位置重新计算其余理想横棋盘线位置；重新计算其余理想横棋盘线、竖棋盘线位置的方法如下：找出实际棋盘线位置，计算实际棋盘线与边线交点，代替原来的等分点，从而重新计算其余的等分点得到理想横棋盘线、竖棋盘线位置；

6)步骤6、根据步骤5的方法处理竖直方向的棋盘线，(处理过程中，可以先根据理想横棋盘线进行识别，再根据竖棋盘线进行识别，或先根据理想竖棋盘线进行识别，再根据理想横棋盘线进行识别)；

7)步骤7、计算19横棋盘线和19竖棋盘线交叉点，得到围棋棋盘图像的361个交叉点位置；

8)步骤8、在361个交叉点位置上分析是否存在步骤3所识别出的黑棋子或白棋子，否则是无棋子，记录得到棋谱数据。方法如下：

根据交叉点位置有无十字特征交叉点，围棋棋子的色相接近灰度色，围棋棋子的棋子亮度，以及围棋棋子形状为圆形的特点识别。

上述基于围棋图像的围棋识别方法，可以实现对围棋对局棋谱记录，方法如下：围棋对局过程中，每落一个棋子，通过步骤1至步骤8的处理方法，得到每步的棋谱数据，直到终局，从而得到整个对局过程中的棋谱数据。

上述基于围棋图像的围棋识别方法可以实现围棋终局棋谱胜负判定，方法如下：围棋棋盘图像为终局图像，通过步骤1至步骤8的处理方法得到棋谱数据，随即根据围棋数子胜负规则，通过智能计算，分别统计出黑棋和白棋占地数量，并进行胜负自动判定，并显示相关数据和结果。

作为优选，对围棋终局时的围棋棋盘进行图像采集之前，将双方死子清理出盘外。

作为优选，棋盘线采用深色的油墨制作，使得拍照采集的棋盘数字图像中，交叉线与棋盘颜色对比度比较大，从而便于交叉线特征点可靠识别，作为优选，棋盘为近似黄色，棋盘线采用黑色油墨，并且添加红外吸收原料，这样人肉眼感觉到很平常的黑色棋盘线，在对棋盘进行图像采集得到的数字图像上比较更明显的黑色。

本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明所作的举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离本发明说明书的内容或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于围棋图像的围棋识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)步骤1、对围棋棋盘及其上的棋子进行图像采集，得到围棋棋盘的数字图像；

2)步骤2、识别上述步骤采集的数字图像，搜索棋盘图像上所有的十字特征的棋盘线交叉点和丁字特征的棋盘线交叉点；

3)步骤3、在找到的丁字特征棋盘线交叉点中，分类为左边线丁字、右边线丁字、上边线丁字、下边线丁字交叉点，然后在左边线丁字交叉点中找出左边线，在右边线丁字交叉点中找出右边线，在上边线丁字交叉点中找出上边线，在下边线丁字交叉点中找出下边线；

4)步骤4、根据步骤3找出的上下左右四条棋盘边线，计算围棋网格的四个角点的位置，然后计算出其余的17条理想横棋盘线和17条理想竖棋盘线；

5)步骤5、考虑计算出的理想横棋盘线第2至18线，根据在其附近的步骤2中找到的十字特征点得出实际棋盘线位置，成功后以实际位置代替，并根据实际位置重新计算其余理想横棋盘线位置；

6)步骤6、根据步骤5的方法处理竖直方向的棋盘线；

7)步骤7、计算19横棋盘线和19竖棋盘线交叉点，得到围棋棋盘图像的361个交叉点位置；

8)步骤8、在361个交叉点位置识别黑棋子或白棋子或无棋子，记录得到棋谱数据。

2.根据权利要求1所述的基于围棋图像的围棋识别方法，其特征在于：上述步骤8中，识别方法如下：根据交叉点位置有无十字特征交叉点，围棋棋子的色相接近灰度色，围棋棋子的棋子亮度，以及围棋棋子形状为圆形的特点识别。

3.根据权利要求1所述的基于围棋图像的围棋识别方法，其特征在于：上述步骤1中，对围棋棋盘及其上的棋子进行图像采集，得到围棋棋盘的彩色数字图像。

4.根据权利要求1所述的基于围棋图像的围棋识别方法，其特征在于：围棋对局过程中，每落一个棋子，通过步骤1至步骤8的处理方法，得到每步的棋谱数据，直到终局，从而得到整个对局过程中的棋谱数据。

5.根据权利要求1所述的基于围棋图像的围棋识别方法，其特征在于：围棋棋盘图像为终局图像，通过步骤1至步骤8的处理方法得到棋谱数据，随即根据围棋胜负规则，通过智能计算，并进行胜负自动判定，并显示相关数据和结果。

6.根据权利要求5所述的基于围棋图像的围棋识别方法，其特征在于：对围棋终局时的围棋棋盘进行图像采集之前，将双方死子清理出盘外。

7.一种围棋棋盘，其特征在于：在棋盘线采用深色的油墨制作，使得拍照采集的棋盘数字图像中，交叉线与棋盘颜色对比度比较大，从而便于交叉线特征点可靠识别。

8.根据权利要求7所述的棋盘，其特征在于：所述棋盘为近似黄色，棋盘线油墨中含有红外吸收原料。