CN105844636A - 一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法，包括以下步骤：1）通过图像采集设备对围棋棋盘及其对弈棋子进行图像采集获取棋谱图像，并将棋谱图像传输给图像处理器；2）通过图像处理器对接收的棋谱图像进行图像预处理得到棋谱识别黑白图像，在加载棋谱结构模型文件后，对棋谱识别黑白图像进行数字化识别，获取与棋盘对应的交叉点、棋盘线和棋子的坐标位置，从而形成棋谱坐标数据；3）加载数目规则模型，从棋谱坐标数据识别出黑棋、白棋的目数，并计算胜负后将结果输出公布。本发明提供的一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法，可自动识别棋盘上的交叉点、棋盘线和棋子，采用模式识别方式，实现数目的智能化和自动化。
Description
技术领域
本发明涉及一种图像识别技术，特别是涉及一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法，属于图像处理技术领域。
背景技术
围棋比赛的输赢是以谁占的地盘大小来判定胜负的。全盘共361个交叉点，棋盘上只有黑白两方，一盘棋终局即比赛结束后，一般通过人工进行数目。该传统方法一直是依照裁判员的水平进行数目。通过黑白双方所占的地盘，由裁判员来确定胜负。
该人工数目方法的优点是操作简单，只需裁判员和参加的2名运动员参与就可以了，但是其缺点也很明显：
1. 数目时间长。围棋一共有 361个交叉点，因此裁判员需要根据规则，将所有的交叉点填满为止，然后再进行数目。一般一盘棋的数目过程在5-10分钟之间，当比赛参加的人数多的情况下，所耗费的时间累计很多。
2. 易出错。由于围棋数目需要对棋手下的棋盘上的棋子进行调整，便于数目，因此在比赛较多的情况下，容易出现差错。
3. 易干扰他人。在大范围的群众比赛中，参加人数比较多，而且一般是在一个大空间中进行，人工数目声音大，将直接影响到其它参加比赛的选手。
发明内容
本发明的主要目的在于，克服现有技术中的不足，提供一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法，可自动识别棋盘上的交叉点、棋盘线和棋子，采用模式识别方式，实现数目的智能化和自动化。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法，包括以下步骤：
1）通过图像采集设备对围棋棋盘及其对弈棋子进行图像采集获取棋谱图像，并将棋谱图像传输给图像处理器；
2）通过图像处理器对接收的棋谱图像进行图像预处理得到棋谱识别黑白图像，在加载棋谱结构模型文件后，对棋谱识别黑白图像进行数字化识别，获取与棋盘对应的交叉点、棋盘线和棋子的坐标位置，从而形成棋谱坐标数据；
3）加载数目规则模型，从棋谱坐标数据识别出黑棋、白棋的目数，并计算胜负后将结果输出公布。
进一步地：
所述步骤1）中的图像采集设备为摄像机。
所述步骤1）中的棋谱图像为彩色图像或黑白图像；当获取的棋谱图像为彩色图像时，需将彩色图像转换为黑白图像后进行图像预处理。
所述步骤1）中的将棋谱图像传输给图像处理器，包括单个传输和批量传输两种传输方式。
所述步骤2）中的图像预处理包括采用拉普拉斯锐化方法进行图像增强处理。
所述步骤2）中的数字化识别是采用边缘法进行检测识别。
所述步骤3）中的计算胜负之前引入人工干预调整，若需要人工干预则进行人工调整数量输入后进行胜负计算，若不需要人工干预则直接进行胜负计算。
所述步骤3）中的将结果输出公布是通过显示屏进行显示公布。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果是：
本发明提供的围棋自动数目方法，操作简单，计算准确，比赛结束后，裁判员无需再通过调整棋盘上的棋子进行人工数目，而是可通过直接拍照、上传、获取结果，可以公正、准确、快速的判别胜负，既节省人力、提高判断效率，又极大地提高了比赛的公正性；而且，可以通过保存比赛中和比赛终局的棋谱，便于今后进行棋谱分析，无需人工打谱；更是实现无声数目，可使比赛现场更加安静，特别适用于大范围群众性围棋比赛和围棋教学。
上述内容仅是本发明技术方案的概述，为了更清楚的了解本发明的技术手段，下面结合附图对本发明作进一步的描述。
附图说明
图1为本发明一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法的流程图；
图2为本发明一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法中图像采集的流程图；
图3为本发明一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法中棋盘识别的流程图；
图4为本发明一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法中自动数目的流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图，对本发明作进一步的说明。
如图1所示，本发明提供一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法，包括以下步骤：
1）通过图像采集设备对围棋棋盘及其对弈棋子进行图像采集获取棋谱图像，并将棋谱图像传输给图像处理器；
2）通过图像处理器对接收的棋谱图像进行图像预处理得到棋谱识别黑白图像，在加载棋谱结构模型文件后，对棋谱识别黑白图像进行数字化识别，获取与棋盘对应的交叉点、棋盘线和棋子的坐标位置，从而形成棋谱坐标数据；
3）加载数目规则模型，从棋谱坐标数据识别出黑棋、白棋的目数，并计算胜负后将结果输出公布。
如图2所示为步骤1）图像采集的流程图，是通过图像采集与传输模块实现。
具体为：通过摄像机拍照的方式获取棋盘上棋盘的图像信息，即棋谱图像。拍照完成后，可根据网络情况选择立即或是稍后传输，将棋谱图像传输给图像处理器，可以选择单个传输，也可进行批量传输。在拍照过程中可根据需要，输入相关比赛信息，如比赛的时间、地址、黑白双方的棋手名称等，以及选择数目方式，其中数目方式即数目规则是已经确定的规则，只需选择规则即可。通过拍照获得的棋谱图像为彩色图像或黑白图像，图像上传完毕后，只需等待结果就可以了。
如图3所示为步骤2）棋盘识别的流程图，是通过围棋识别模块实现。
具体为：围棋识别模块根据得到的棋谱图像，对图像进行模式识别，通过锐化、钝化、模糊等方法将图像转换为黑白色，同时采用拉普拉斯锐化方法，增强图像的对比度这样的图像预处理操作。通过加载棋谱结构模型文件，采用边缘检测、轮廓跟踪等技术将图像信息进行数字化检测识别，从而从图像中获取到点，线和棋子对应的坐标位置。
如图4所示为步骤3）自动数目的流程图，是通过围棋自动数目模块实现。
具体为：利用围棋棋子识别模块产生的结果，将数目的规则与点，线和棋子对应的坐标位置相结合，计算出黑、白双方所占的目数。对存在的部分打劫和计算机难以判断的情况，可采用人工干预的方式，计算胜负之前引入人工干预调整，若需要人工干预则进行人工调整数量输入后进行胜负计算，若不需要人工干预则直接进行胜负计算，最终准确计算比赛结果，将结果发到比赛现场通过显示屏进行显示公布。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (8)
1.一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法，其特征在于，包括以下步骤：
1）通过图像采集设备对围棋棋盘及其对弈棋子进行图像采集获取棋谱图像，并将棋谱图像传输给图像处理器；
2）通过图像处理器对接收的棋谱图像进行图像预处理得到棋谱识别黑白图像，在加载棋谱结构模型文件后，对棋谱识别黑白图像进行数字化识别，获取与棋盘对应的交叉点、棋盘线和棋子的坐标位置，从而形成棋谱坐标数据；
3）加载数目规则模型，从棋谱坐标数据识别出黑棋、白棋的目数，并计算胜负后将结果输出公布。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法，其特征在于：所述步骤1）中的图像采集设备为摄像机。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法，其特征在于：所述步骤1）中的棋谱图像为彩色图像或黑白图像；当获取的棋谱图像为彩色图像时，需将彩色图像转换为黑白图像后进行图像预处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法，其特征在于：所述步骤1）中的将棋谱图像传输给图像处理器，包括单个传输和批量传输两种传输方式。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法，其特征在于：所述步骤2）中的图像预处理包括采用拉普拉斯锐化方法进行图像增强处理。
6.根据权利要求1所述的一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法，其特征在于：所述步骤2）中的数字化识别是采用边缘法进行检测识别。
7.根据权利要求1所述的一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法，其特征在于：所述步骤3）中的计算胜负之前引入人工干预调整，若需要人工干预则进行人工调整数量输入后进行胜负计算，若不需要人工干预则直接进行胜负计算。
8.根据权利要求1所述的一种基于图像识别模式的围棋自动数目方法，其特征在于：所述步骤3）中的将结果输出公布是通过显示屏进行显示公布。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106426165A (zh) * | 2016-09-29 | 2017-02-22 | 陕西科技大学 | 一种人机对弈五子棋机器人控制方法 |
| CN109559325A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-04-02 | 中南大学 | 基于棋谱rgb图像的围棋棋谱识别方法 |
| CN110399888A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-11-01 | 西南民族大学 | 一种基于mlp神经网络和计算机视觉的围棋裁判系统 |
| CN110909727A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-03-24 | 北京工业大学 | 一种基于图像识别的围棋识别方法及程序接口 |
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2016
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