CN111507338A - 基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法。该方法包括：获取原始象棋文字图像；将原始象棋文字图像通过阈值分割方法，得到目标文字图像；对目标文字图像进行去噪处理；对去噪处理后的图像进行旋转，得到不同旋转角度的图像；对上述图像采用细化方法提取，得到骨架图像；对骨架图像进行压缩；对压缩后的骨架图像进行二次细化提取，得到基本匹配模板；获取象棋测试图像；对象棋测试图像进行处理，得到处理后的象棋测试模板；根据基本匹配模板和处理后的象棋测试模板进行相似度匹配识别，得到识别的目标文字及旋转角度。本发明能够有效准确地识别出任意旋转角度的棋子文字图像，占用空间少，识别效率高。

Description

基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法

技术领域

本发明涉及计算机图像识别领域，特别是涉及一种基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法。

背景技术

随着社会的不断发展和科技的不断进步，以中国象棋机器人为代表的娱乐服务型机器人，逐渐成为机器人研究领域的热点之一。在中国象棋机器人视觉系统中，旋转汉字的识别是棋类识别的关键步骤。一般来说，棋子上的汉字字体多种多样，形状和位置各异。识别象棋文字图像具有非常重要的意义。

关于象棋棋子的识别，目前的研究相对较少。主要存在两个难点：一个是象棋棋子摆放角度随意，传统字符识别方法不能识别旋转图像；另一个是由于拍照设备拍摄角度偏差造成的倾斜畸变。以上两个因素，都造成了传统的文字识别方法识别率低。针对上述问题，有部分研究利用神经网络或深度学习进行棋子文字识别，但是使用训练样本多，占用存储空间大，并没有实用价值。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法，不仅能够有效准确地识别出任意旋转角度的棋子文字图像，实现对具有轻度倾斜畸变的棋子照片的识别，还能在一个较小的特征矩阵中就可以存储所有的匹配模板，存储量小，占用空间少，识别效率高。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法，包括：

获取原始象棋文字图像；

将所述原始象棋文字图像通过阈值分割方法，得到目标文字图像；

对所述目标文字图像进行去除噪声处理，得到去除噪声后的基本象棋文字图像；

对所述基本象棋文字图像进行旋转，得到不同旋转角度的目标象棋文字图像；

根据目标象棋文字图像采用细化方法提取，得到骨架图像；

对所述骨架图像进行压缩，得到压缩后的骨架图像；

对所述压缩后的骨架图像进行二次细化提取，得到基本匹配模板；

获取象棋测试图像；

对所述象棋测试图像进行处理，得到处理后的象棋测试模板；

根据所述基本匹配模板和所述处理后的象棋测试模板进行相似度匹配识别，得到识别的目标文字及旋转角度。

可选的，所述将所述原始象棋文字图像通过阈值分割方法，得到目标文字图像，具体包括：

对所述原始象棋文字图像，以每个像素点对应的R、G、B三个值进行计算，得到计算结果；

对所述计算结果进行归一化，得到灰度图像；

根据所述灰度图像采用最大类间方差法确定灰度图像阈值；

根据所述灰度图像阈值采用阈值分割的方法，得到象棋标准文字图像。

可选的，所述对所述目标文字图像进行旋转，得到不同旋转角度的基本象棋文字图像，具体包括：

对所述目标文字图像每10°旋转一周，得到36幅不同旋转角度的基本象棋文字图像。

可选的，所述对所述基本象棋文字图像去除噪声处理，得到去除噪声后的象棋文字图像，具体包括：

根据所述基本象棋文字的拓扑特征，选取合适的结构元素大小；

根据所述结构元素大小依次对所述基本象棋文字图像进行开操作和闭操作去噪处理，得到去除噪声后的象棋文字图像。

可选的，所述根据去除噪声后的象棋文字图像采用细化方法提取，得到骨架图像，具体包括：

对所述去除噪声后的象棋文字图像进行细化操作，直到所有剩余的黑色像素点都是边缘点，得到骨架图像。

可选的，所述对所述骨架图像进行压缩，得到压缩后的骨架图像，具体包括：

计算得到未压缩二值骨架图像的行数m和列数n；设定压缩后图像的尺寸为k行k列；

选择最小的阈值L，所述阈值L为k的整数倍，且大于m和n；

若行数小于所述阈值，则表示行数少，补充全部为背景像素的行；若列数小于所述阈值，则表示列数少，补充全部为背景像素的列，得到补充后的图像；

将所述补充后的图像压缩至k行k列，得到压缩后的骨架图像。

可选的，所述对所述压缩后的骨架图像进行二次细化提取，得到基本匹配模板，具体包括：

对各所述压缩后的骨架图像进行二次细化提取，均得到36个基本匹配模板。

可选的，所述对所述象棋测试图像进行处理，得到处理后的象棋测试图像，具体包括：

对所述象棋测试图像进行灰度化、二值化和滤波去噪处理，得到去噪后的象棋测试图像；

对所述去噪后的象棋测试图像进行初次细化、压缩和二次细化处理，得到处理后的象棋测试模板。

可选的，所述根据所述基本匹配模板和所述处理后的象棋测试模板进行相似度匹配识别，得到识别的目标文字及旋转角度，具体包括：

设F是象棋测试模板，在所有的所述基本匹配模板中找到G，使骨架相似性S_sim(F,G)获得最大值，则G对应的象棋文字为测试图像所对应的目标文字，G对应的旋转角度为测试图像所对应的旋转角度；

假设F和G是通过细化算法获得的大小相同的二值图像，L_m和L_n分别是图像的长度和宽度，F的前景目标集为{f₁,f₂,,f_NF}，G的前景目标集为{g₁,g₂,,g_NG}，使用以下公式来计算所述二值图像的像素位置(m_cp)的一致性：

使用以下公式度量F和G的骨架相似性(S_sim)：

S_sim(F，G)＝1-2m_cp(F，G)/max(L_m，L_n)

其中，S_sim的值小于或等于1，S_sim值越大，F和G的相似度越高；当S_sim的值等于1时，F和G是相同的图像。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

(1)本发明能够有效准确地识别出任意旋转角度的棋子文字图像。

(2)本发明可以实现对具有轻度倾斜畸变的棋子照片的识别。

(3)本发明由于是以骨架作为匹配模板，在一个较小的特征矩阵中就可以存储所有的匹配模板，因此存储量小，占用空间少，识别效率高。

(4)与其他类型的棋子文字识别方法相比，本发明能够在不改变象棋样式的基础上，以较少的训练样本完成识别，数据量更小，识别速度更快。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法流程图；

图2为本发明实施例所述的原始象棋棋子图像示意图；

图3为本发明实施例所述的灰度化后的图像示意图；

图4为本发明实施例所述的二值化后的图像示意图；

图5为本发明实施例所述的开、闭操作后的图像示意图；

图6为本发明实施例所述的细化操作后的图像示意图；

图7为本发明实施例所述的将骨架图压缩到特征矩阵后的图像示意图；

图8为本发明实施例所述的对压缩后图像进行再次细化后的图像示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法，不仅能够有效准确地识别出任意旋转角度的棋子文字图像，实现对具有轻度倾斜畸变的棋子照片的识别，还能在一个较小的特征矩阵中就可以存储所有的匹配模板，存储量小，占用空间少，识别效率高。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法流程图。如图1所示，一种基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法包括：

步骤101：获取原始象棋文字图像。

步骤102：将所述原始象棋文字图像通过阈值分割方法，得到目标文字图像，具体包括：

对所述原始象棋文字图像，以每个像素点对应的R、G、B三个值进行计算，得到计算结果。

对所述计算结果进行归一化，得到灰度图像。

根据所述灰度图像采用最大类间方差法确定灰度图像阈值。

根据所述灰度图像阈值采用阈值分割的方法，得到象棋标准文字图像。

步骤103：对所述目标文字图像进行去除噪声处理，得到去除噪声后的基本象棋文字图像，具体包括：

根据所述基本象棋文字的拓扑特征，选取合适的结构元素大小。

根据所述结构元素大小依次对所述基本象棋文字图像进行开操作和闭操作去噪处理，得到去除噪声后的象棋文字图像。

步骤104：对所述基本象棋文字图像进行旋转，得到不同旋转角度的目标象棋文字图像，具体包括：

对所述目标文字图像每10°旋转一周，得到36幅不同旋转角度的基本象棋文字图像。

步骤105：根据目标象棋文字图像采用细化方法提取，得到骨架图像，具体包括：

对所述去除噪声后的象棋文字图像进行细化操作，直到所有剩余的黑色像素点都是边缘点，得到骨架图像。

步骤106：对所述骨架图像进行压缩，得到压缩后的骨架图像，具体包括：

计算得到未压缩二值骨架图像的行数m和列数n；设定压缩后图像的尺寸为k行k列，k建议取值为15到25，数值越大则识别的容错率更高，但占用的存储空间也更大。

选择最小的阈值L，所述阈值L为k的整数倍，且大于m和n。

若行数小于所述阈值，则表示行数少，补充全部为背景像素的行；若列数小于所述阈值，则表示列数少，补充全部为背景像素的列，得到补充后的图像。

将所述补充后的图像压缩至k行k列，得到压缩后的骨架图像。

步骤107：对所述压缩后的骨架图像进行二次细化提取，得到基本匹配模板，具体包括：

对各所述压缩后的骨架图像进行二次细化提取，均得到36个基本匹配模板。

步骤108：获取象棋测试图像。

步骤109：对所述象棋测试图像进行处理，得到处理后的象棋测试模板，具体包括：

对所述象棋测试图像进行灰度化、二值化和滤波去噪处理，得到去噪后的象棋测试图像。

对所述去噪后的象棋测试图像采用与步骤105到107相同的方法进行初次细化、压缩和二次细化处理，得到处理后的象棋测试模板。

步骤110：根据所述基本匹配模板和所述处理后的象棋测试模板进行相似度匹配识别，得到识别的目标文字及旋转角度，具体包括：

设F是象棋测试模板，在所有的所述基本匹配模板中找到G，使骨架相似性S_sim(F,G)获得最大值，则G对应的象棋文字为测试图像所对应的目标文字，G对应的旋转角度为测试图像所对应的旋转角度。

假设F和G是通过细化算法获得的大小相同的二值图像，L_m和L_n分别是图像的长度和宽度，F的前景目标集为{f₁,f₂,,f_NF}，G的前景目标集为{g₁,g₂,,g_NG}，使用以下公式来计算所述二值图像的像素位置(m_cp)的一致性。

使用以下公式度量F和G的骨架相似性(S_sim)：

S_sim(F，G)＝1-2m_cp(F，G)/max(L_m，L_n)

其中，S_sim的值小于或等于1，S_sim值越大，F和G的相似度越高；当S_sim的值等于1时，F和G是相同的图像。

本发明与现有技术相比，具有下列优势：

(1)本发明能够有效准确地识别出任意旋转角度的棋子文字图像。

(2)本发明可以实现对具有轻度倾斜畸变的棋子照片的识别。

(3)本发明由于是以骨架作为匹配模板，在一个较小的特征矩阵中就可以存储所有的匹配模板，因此存储量小，占用空间少，识别效率高。

(4)与其他类型的棋子文字识别方法相比，本发明能够在不改变象棋样式的基础上，以较少的训练样本完成识别，数据量更小，识别速度更快。

实施例：

一种基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法，具体实施过程如下(以“帅”字为例)：

步骤1：利用CCD照相机实拍象棋棋子图像，图2为本发明实施例所述的原始象棋棋子图像示意图，通过阈值分割的方法，将原始文字图像分割为目标文字和背景。具体过程包括：

步骤11：对获取的原始象棋文字图像，以每个像素点对应的R、G、B三个值进行计算，然后对计算后的结果进行归一化得到灰度图像，图3为本发明实施例所述的灰度化后的图像示意图。

步骤12：根据上述步骤11得到的灰度图像，采用最大类间方差法确定阈值。

步骤13：依据上述步骤12确定的阈值采用阈值分割的方法获得二值图像，此即目标文字图像，图4为本发明实施例所述的二值化后的图像示意图。

步骤2：对上述步骤1得到的每幅目标文字图像每次旋转10°旋转一周，得到36幅不同旋转角度的基本象棋文字图像。

步骤3：对上述步骤2得到的图像通过开、闭操作去除存在的噪声。具体过程包括：

步骤31：根据象棋文字的拓扑特征选取合适的结构元素的大小。

步骤32：依据上述步骤32选取的结构元素大小依次对二值图像进行开操作和闭操作，图5为本发明实施例所述的开、闭操作后的图像示意图。

步骤4：对上述步骤3得到的图像利用细化算法提取出骨架。具体过程包括：

步骤41：对开、闭操作后的二值图像进行细化，即将图像中黑色目标区域的边缘像素点变为白色背景区域。

步骤42：一直重复步骤41的操作直到所有剩余的黑色像素点都是边缘点，图6为本发明实施例所述的细化操作后的图像示意图。

步骤5：对上述步骤4得到的骨架压缩在规模较小的特征矩阵(以25×25矩阵为例)中表示。具体过程包括：

步骤51：计算得到未压缩二值骨架图像的行数m和列数n。

步骤52：选择最小的阈值L，所述阈值L为25的整数倍，且大于m和n。

步骤53：若行数小于所述阈值L，则表示行数少，补充全部为背景像素的行；若列数小于所述阈值L，则表示列数少，补充全部为背景像素的列，得到补充后的图像；将所述补充后的图像压缩至25行25列，得到压缩后的骨架图像；图7为本发明实施例所述的压缩后的骨架图像示意图。

步骤6：对上述步骤5得到的图像再次细化，得到基本匹配模板；图8为本发明实施例所述的对压缩后图像进行再次细化后的图像示意图。

步骤7：最后选取若干随意摆放和具有倾斜畸变的象棋文字图像，利用最小骨架相似度原则，进行文字识别实验，来验证识别的效果和性能。具体过程包括：

步骤71：对测试图像进行灰度化、二值化、滤波去噪操作。

步骤72：对滤波去噪后的图像采用步骤4中的相同细化算法进行进行初次细化、压缩和二次细化处理，得到处理后的象棋测试模板。

步骤73：设F是象棋测试模板，在所有的基本匹配模板中找到G，使得S_sim(F，G)获得最大值，则G对应的象棋文字为测试图像所对应的目标文字，G对应的旋转角度为测试图像所对应的旋转角度。S_sim(F，G)的计算方法为：

假设F和G是通过细化算法获得的大小相同的二值图像，L_m和L_n分别是它们的长度和宽度。F的前景目标集为{f₁，f₂，，f_NF}，G的前景目标集为{g₁，g₂，，g_NG}。使用以下公式来计算它们的像素位置(m_cp)的一致性：

使用以下公式度量F和G的骨架相似性(S_sim)：

S_sim(F，G)＝1-2m_cp(F，G)/max(L_m，L_n)其中S_sim的值小于或等于1，其值越大，F和G的相似度就越高；当其值等于1时，F和G是相同的图像。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (9)

1.一种基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法，其特征在于，包括：

获取原始象棋文字图像；

将所述原始象棋文字图像通过阈值分割方法，得到目标文字图像；

对所述目标文字图像进行去除噪声处理，得到去除噪声后的基本象棋文字图像；

对所述基本象棋文字图像进行旋转，得到不同旋转角度的目标象棋文字图像；

根据目标象棋文字图像采用细化方法提取，得到骨架图像；

对所述骨架图像进行压缩，得到压缩后的骨架图像；

对所述压缩后的骨架图像进行二次细化提取，得到基本匹配模板；

获取象棋测试图像；

对所述象棋测试图像进行处理，得到处理后的象棋测试模板；

根据所述基本匹配模板和所述处理后的象棋测试模板进行相似度匹配识别，得到识别的目标文字及旋转角度。

2.根据权利要求1所述的基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法，其特征在于，所述将所述原始象棋文字图像通过阈值分割方法，得到目标文字图像，具体包括：

对所述原始象棋文字图像，以每个像素点对应的R、G、B三个值进行计算，得到计算结果；

对所述计算结果进行归一化，得到灰度图像；

根据所述灰度图像采用最大类间方差法确定灰度图像阈值；

根据所述灰度图像阈值采用阈值分割的方法，得到象棋标准文字图像。

3.根据权利要求1所述的基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法，其特征在于，所述对所述目标文字图像进行旋转，得到不同旋转角度的基本象棋文字图像，具体包括：

对所述目标文字图像每10°旋转一周，得到36幅不同旋转角度的基本象棋文字图像。

4.根据权利要求1所述的基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法，其特征在于，所述对所述基本象棋文字图像去除噪声处理，得到去除噪声后的象棋文字图像，具体包括：

根据所述基本象棋文字的拓扑特征，选取合适的结构元素大小；

根据所述结构元素大小依次对所述基本象棋文字图像进行开操作和闭操作去噪处理，得到去除噪声后的象棋文字图像。

5.根据权利要求1所述的基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法，其特征在于，所述根据去除噪声后的象棋文字图像采用细化方法提取，得到骨架图像，具体包括：

对所述去除噪声后的象棋文字图像进行细化操作，直到所有剩余的黑色像素点都是边缘点，得到骨架图像。

6.根据权利要求1所述的基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法，其特征在于，所述对所述骨架图像进行压缩，得到压缩后的骨架图像，具体包括：

计算得到未压缩二值骨架图像的行数m和列数n；设定压缩后图像的尺寸为k行k列；

选择最小的阈值L，所述阈值L为k的整数倍，且大于m和n；

若行数小于所述阈值，则表示行数少，补充全部为背景像素的行；若列数小于所述阈值，则表示列数少，补充全部为背景像素的列，得到补充后的图像；

将所述补充后的图像压缩至k行k列，得到压缩后的骨架图像。

7.根据权利要求1所述的基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法，其特征在于，所述对所述压缩后的骨架图像进行二次细化提取，得到基本匹配模板，具体包括：

对各所述压缩后的骨架图像进行二次细化提取，均得到36个基本匹配模板。

8.根据权利要求1所述的基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法，其特征在于，所述对所述象棋测试图像进行处理，得到处理后的象棋测试图像，具体包括：

对所述象棋测试图像进行灰度化、二值化和滤波去噪处理，得到去噪后的象棋测试图像；

对所述去噪后的象棋测试图像进行初次细化、压缩和二次细化处理，得到处理后的象棋测试模板。

9.根据权利要求8所述的基于二值图像骨架相似性计算的中国象棋棋子识别方法，其特征在于，所述根据所述基本匹配模板和所述处理后的象棋测试模板进行相似度匹配识别，得到识别的目标文字及旋转角度，具体包括：

设F是象棋测试模板，在所有的所述基本匹配模板中找到G，使骨架相似性S_sim(F,G)获得最大值，则G对应的象棋文字为测试图像所对应的目标文字，G对应的旋转角度为测试图像所对应的旋转角度；

假设F和G是通过细化算法获得的大小相同的二值图像，L_m和L_n分别是图像的长度和宽度，F的前景目标集为{f₁,f₂,,f_NF}，G的前景目标集为{g₁,g₂,,g_NG}，使用以下公式来计算所述二值图像的像素位置(m_cp)的一致性：

使用以下公式度量F和G的骨架相似性(S_sim)：

S_sim(F，G)＝1-2m_cp(F，G)/max(L_m，L_n)

其中，S_sim的值小于或等于1，S_sim值越大，F和G的相似度越高；当S_sim的值等于1时，F和G是相同的图像。

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