CN114444621A - 一种基于模板匹配的棋类局面转化方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及基于模板匹配的棋类局面转化方法、装置及存储介质，属于图像识别技术领域。本申请包括：存储棋子的图片构建模板库，读入待转化的棋局局面图片，对模板库中棋子图片以及棋局局面图片进行预处理；将棋局局面图片切割成多个临时图像，使用临时图像遍历所有模板库中的棋子图片，获得临时图像与棋子图片的对比得分，若对比得分大于预设的阈值，则保留至临时匹配结果；过滤掉临时匹配结果中重复的棋子图片得到检测结果，根据检测结果中的临时图像的坐标及其对应的棋子图片，计算出棋局局面图片中各个棋子在棋局中的位置坐标，将位置坐标翻译成计算机能够理解的FEN值；通过本申请解决现有的棋局转化通过手动完成，耗费时间，效率低下的问题。

Description

一种基于模板匹配的棋类局面转化方法、装置及存储介质

技术领域

本申请属于图像识别技术领域，具体涉及一种基于模板匹配的棋类局面转化方法、装置及存储介质。

背景技术

现有的棋类习题，一般网上只能找到棋局题目，无法直接获取计算机能理解的FEN值，一般需要手动将棋子进行摆放，耗费大量时间，且效率低下，同时不利于使用计算机保存棋局局面，方便后续对棋局进行复盘解析，通常都只能保存图片，需要使用时，同样需要在棋盘中根据保存的棋局局面图片手动复原，不利于棋局的教学和学习。

发明内容

为此，本申请提供一种基于模板匹配的棋类局面转化方法、装置及存储介质，用于解决现有技术中，需要学习棋局残局时，需要在网上寻找图片，手动摆放棋局，耗费大量时间，效率低下的问题。

为实现以上目的，本申请采用如下技术方案：

一种基于模板匹配的棋类局面转化方法，所述方法包括：

存储棋子的图片构建模板库，读入待转化的棋局局面图片，对模板库中棋子图片以及棋局局面图片进行预处理；

将棋局局面图片切割成多个临时图像，使用临时图像遍历所有模板库中的棋子图片，获得临时图像与棋子图片的对比得分，若对比得分大于预设的阈值，则保留至临时匹配结果；

过滤掉临时匹配结果中重复的棋子图片得到检测结果，根据检测结果中的临时图像的坐标及其对应的棋子图片，计算出棋局局面图片中各个棋子在棋局中的位置坐标，将位置坐标翻译成计算机能够理解的FEN值。

进一步的，对模板库中棋子图片以及棋局局面图片预处理的方法为：获取棋局局面图片的长宽（w，h），所述模板库中每个棋子图片的长宽保留多个尺寸，所述多个尺寸的棋子图片均为子模板，所述子模板的长宽位于（1/8w，1/8h）以及（1/7w，1/7h）之间，包括所述（1/8w，1/8h）以及（1/7w，1/7h），将棋局局面图片以及子模板均转为灰度图像。

进一步的，所述临时匹配结果的获取方法为：将棋局局面图片从左上角（0,0）开始，切割与子模板尺寸相同的临时图像，将临时图像与子模板进行对比，对比得分记为C，若C大于预设的对比阈值，则将临时图像的左上角坐标及长宽、对比得分C、对应的子模板保存至临时匹配结果，将棋局局面从左上角（0,0）平移一个像素点，再次切割与子模板尺寸相同的临时图像，将临时图像与子模板进行对比，若对比得分C大于预设的对比阈值，则将匹配结果保留至临时匹配结果，重复上述过程，直到遍历完整个棋局局面图片。

进一步的，所述检测结果的获取方法为：将临时匹配结果中的对比得分C进行排序，选出最高分及其对应的临时图像的左上角坐标及长宽以及模板库棋子图片，将其计入检测结果中，遍历剩余的临时匹配结果，若剩余的临时匹配结果中有临时图像和当前最高对比得分的临时图像的重叠面积大于一定的阈值，则将该临时图像及其对应的匹配结果从临时匹配结果中删除，从临时匹配结果中，继续选择一个对比得分最高的，重复上述过程，直到临时匹配结果为空。

进一步的，根据检测结果中各个临时图像的左上角坐标及长宽及其对应的模板库中的棋子图片信息，计算出棋局局面图片中各棋子的位置信息，将位置信息转化为FEN值。

进一步的，所述模板库中的棋子图片可以是国际象棋棋子图片、中国象棋棋子图片或军棋棋子图片。

一种基于模板匹配的棋类局面转化装置，所述装置包括：

模板库构建模块：用于存储棋子的图片生成模板库；

预处理模块：用于对模板库中棋子图片以及棋局局面图片进行预处理；

临时匹配结果获取模块：用于根据预处理后的模板库中棋子图片以及棋局局面图片获得临时匹配结果；

检测结果获取模块：用于根据临时匹配结果获取检测结果；

FEN值转化模块：用于根据检测结果中的临时图像的坐标及其对应的棋子图片，计算出棋局局面图片中各个棋子在棋局中的位置坐标，将位置坐标翻译成计算机能够理解的FEN值

一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现所述一种基于模板匹配的棋类局面转化方法的各个步骤。

本申请采用以上技术方案，至少具备以下有益效果：

本申请通过将待转化棋局局面图进行切割，遍历模板库中的棋子图片，选出重合度较高的临时图像和对应的棋子图片，再对临时图像进行过滤，获得最终的检测结果，根据检测结果获取棋局局面图片中棋子的坐标，并将坐标转化为计算机可读的FEN值，实现了将棋局局面图片自动转化为棋局的目的，不需要手动摆放棋子的位置，提高了棋局局面图片转化的效率，节省时间。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据一示例性实施例示出的一种基于模板匹配的棋类局面转化方法的流程图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种基于模板匹配的棋类局面转化方法的临时匹配结果获取方法的流程图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种基于模板匹配的棋类局面转化方法的检测结果获取方法的流程图；

图4是根据一示例性实施例示出的国际象棋待转化棋局局面的示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本申请的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本申请所保护的范围。

请参阅图1，图1是根据一示例性实施例示出的一种基于模板匹配的棋类局面转化方法的流程图，该棋类局面转化方法应用于棋局局面转化技术领域，该方法包括：

S1，存储棋子的图片构建模板库；

S2，读入待转化的棋局局面图片，对模板库中棋子图片以及棋局局面图片进行预处理；

S3，将棋局局面图片切割成多个临时图像，使用临时图像遍历所有模板库中的棋子图片，获得临时图像与棋子图片的对比得分，若对比得分大于预设的阈值，则保留至临时匹配结果；

S4，过滤掉临时匹配结果中重复的棋子图片得到检测结果；

S5，根据检测结果中的临时图像的坐标及其对应的棋子图片，计算出棋局局面图片中各个棋子在棋局中的位置坐标，将位置坐标翻译成计算机能够理解的FEN值；

具体的，本申请通过存储某棋类所有的棋子图片构建模板库，读入待转化的棋局局面图片，对棋局局面图片和模板库中的棋子图片进行预处理，将棋局局面图片进行切割获得多个临时图像，将每个临时图像与模板库中的棋子图片进行对比，其相似度超过预设的相似度阈值时，则将临时图像及其对应的棋子图片保存在临时匹配结果中，由于在切割过程中，子模板保留了多个尺寸，对应切割不同尺寸的临时图像，在切割的临时图像中，一定会有一个尺寸临时图像的匹配度超过其余尺寸的临时图像，且由于临时图像尺寸的不同，棋局局面中含有同一个棋子的位置可能被切割成多个临时图像，多个临时图像与棋子重合度均会超过预设的相似度阈值，所以需要对临时匹配结果中的临时图像采用nms（非极大值抑制）进行去重，对于去重后的检测结果，计算棋局局面图片中各个棋子在棋局中的位置坐标，将位置坐标翻译成计算机能够理解的FEN值，值得一提的是，FEN值描述了：棋子位置、轮走棋方、易位可行性、吃过路兵目标格、半步计数、以及总回合数，通过输入FEN值即可回复棋局的局面，虽然FEN值首次出现是应用于国际象棋中，但是本申请还可应用于中国象棋以及军棋等棋子图像不同的棋类中。

进一步的，对模板库中棋子图片以及棋局局面图片预处理的方法为：获取棋局局面图片的长宽（w，h），所述模板库中每个棋子图片的长宽保留多个尺寸，所述多个尺寸的棋子图片均为子模板，所述子模板的长宽位于（1/8w，1/8h）以及（1/7w，1/7h）之间，包括所述（1/8w，1/8h）以及（1/7w，1/7h），将棋局局面图片以及子模板均转为灰度图像；

具体的，为了提高匹配的精准度，本申请采用的棋子图片的长宽在（1/8w，1/8h）以及（1/7w，1/7h）之间，保留多个模板库棋子即子模板的尺寸，而棋局局面的长宽为（w，h），在实际应用中，因为模板图像的大小其实是棋盘上的一个格子，然后整一个棋盘，如果没有边框的话，正好是8*8的大小，所以选取八分之一作为界限，由于边框的大小不同，所以将子模板的长宽设置在（1/8w，1/8h）以及（1/7w，1/7h）之间，灰度图像的转化是为了匹配时更好的识别图像进行对比。

进一步的，所述临时匹配结果的获取方法为：

S301，将棋局局面图片从左上角（0,0）开始，切割与子模板尺寸相同的临时图像，将临时图像与子模板进行对比，对比得分记为C，若C大于预设的对比阈值，则将临时图像的左上角坐标及长宽、对比得分C、对应的子模板保存至临时匹配结果；

S302，将棋局局面从左上角（0,0）平移一个像素点，再次切割与子模板尺寸相同的临时图像，将临时图像与子模板进行对比，若对比得分C大于预设的对比阈值，则将匹配结果保留至临时匹配结果；

S303，重复上述过程，直到遍历完整个棋局局面图片；

具体的，如附图2所示，将棋局局面图片从左上角（0,0）开始，切割一块临时图像，本实施例举例时，选取长宽为（1/8w, 1/8h）的子模板，值得强调的是，本申请采用的从左上角开始切割，实际应用中，可以从棋局局面图片的任意一角，甚至不从四个角开始切割，只要能完整的切割完整个棋局局面图片即可；将临时图像与相同尺寸的子模板进行相似度匹配，其相似度匹配结果得分为C，再从左上角（0,0）开始，切割另一与子模板相同尺寸的临时图像，将临时图像与其对应尺寸的子模板进行匹配，直到将所有尺寸的子模板均匹配完成，如果临时图像包含有完整的模板库中的某一个棋子或棋子的部分，其都会与该棋子图片具有一定的相似度，本申请通过设置相似度阈值，如果匹配得分C超过相似度阈值，即判定该临时图像中含有模板库中的棋子，将临时图像的左上角坐标及模板长宽（x,y，1/8w, 1/8h），对比得分记c和模板类型进行保存，存入临时匹配结果。以国际象棋为例，模板库中棋子图片包括白王WK、黑王BK、白后WQ、黑后BQ、白车WR、黑车BR、白象WB、黑象BB、白马WN、黑马BN、白兵WP、黒兵BP，如果棋局局面图片左上角第一张临时图像与白象WB的棋子图片的相似度超过设定的阈值，则存储在临时匹配结果中的信息为[（0,1,1/8w, 1/8h）, 0.8, WB]，切割第二张棋局局面图片从（0,1）至（1/8w, 1/8h+1），再次与模板库中所有的棋子图片进行对比，若有相似度超过预设的阈值的棋子照片，则按照上述信息保存格式进行保存，重复上述过程，直到遍历完整个待转化棋局局面图片，值得强调的是，除了本申请所述的对比匹配方法之外，还可以通过平方差匹配法、归一化平方差匹配法、相关匹配法、系数匹配法等实现图片的对比匹配，若只是简单的替换对比匹配的方法，同样应当在本实施例的保护范围之内。

进一步的，所述检测结果的获取方法为：

S401，将临时匹配结果中的对比得分C进行排序；

S402，选出临时匹配结果中最高分及其对应的临时图像的左上角坐标及长宽以及模板库棋子图片，将其计入检测结果中，遍历剩余的临时匹配结果，若剩余的临时匹配结果中有临时图像和当前最高对比得分的临时图像的重叠面积大于一定的阈值，则将该临时图像及其对应的匹配结果从临时匹配结果中删除；

S403，从临时匹配结果中，继续选择一个对比得分最高的，重复上述过程，直到临时匹配结果为空；

具体的，如附图3所示，正如上文所述，由于在切割临时图像时，子模板尺寸不同，且棋局局面图片中同一个棋子可能被分割成两部分包含在两个临时图像及以上中，且都会超过预设的匹配阈值，也就是可能存在两个及以上临时图像对应一个模板库中的棋子图片的可能，所以本申请调用nms（非极大值抑制）将重复的部分过滤，即将所有临时匹配结果的对比得分排序，选中其中最高分及其对应的匹配结果，将其计入检测结果中，遍历其余的临时匹配结果，如果和当前最高得分的临时图像的重叠面积大于一定阈值，就将该匹配结果删除，在剩余的未处理的临时匹配结果中，再次选出一个相似度最高得分，遍历剩余的临时匹配结果，如果和当前的最高得分的重叠面积大于一定阈值，就再次删除其匹配结果，直到临时匹配结果中为空。

进一步的，根据检测结果中各个临时图像的左上角坐标及长宽及其对应的模板库中的棋子图片信息，计算出棋局局面图片中各棋子的位置信息，将位置信息转化为FEN值；

具体的，由于检测结果中含有各个临时图像的左上角坐标及长宽（x,y,1/8w, 1/8h），通过该位置坐标信息即可计算出待转化棋局局面图片中各个棋子所在的位置（几行几列），将各个棋子的位置信息，翻译为计算机能理解的FEN值，以附图4所示的国际象棋棋局局面中的棋子位置为例，当前局面中，fen值为6k1/6np/6N1/5N2/8/8/7P/7K w - - 0 1。

进一步的，所述模板库中的棋子图片可以是国际象棋棋子图片、中国象棋棋子图片或军棋棋子图片；

具体的，如上述所示，只要棋子的图像不相同，均可以通过本申请所述的方法进行转化，常见的有国际象棋、中国象棋以及军棋。

一种基于模板匹配的棋类局面转化装置，所述装置包括：

模板库构建模块：用于存储棋子的图片生成模板库；

预处理模块：用于对模板库中棋子图片以及棋局局面图片进行预处理；

临时匹配结果获取模块：用于根据预处理后的模板库中棋子图片以及棋局局面图片获得临时匹配结果；

检测结果获取模块：用于根据临时匹配结果获取检测结果；

FEN值转化模块：用于根据检测结果中的临时图像的坐标及其对应的棋子图片，计算出棋局局面图片中各个棋子在棋局中的位置坐标，将位置坐标翻译成计算机能够理解的FEN值

一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现所述一种基于模板匹配的棋类局面转化方法的各个步骤；

具体的，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。

需要说明的是，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”、“多”的含义是指至少两个。

应该理解，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者可能同时存在居中元件；当一个元件被称为“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件,此外，这里使用的“连接”可以包括无线连接；使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为：表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种基于模板匹配的棋类局面转化方法，其特征在于，所述方法包括：

存储棋子的图片构建模板库，读入待转化的棋局局面图片，对模板库中棋子图片以及棋局局面图片进行预处理；

将棋局局面图片切割成多个临时图像，使用临时图像遍历所有模板库中的棋子图片，获得临时图像与棋子图片的对比得分，若对比得分大于预设的阈值，则保留至临时匹配结果；

过滤掉临时匹配结果中重复的棋子图片得到检测结果，根据检测结果中的临时图像的坐标及其对应的棋子图片，计算出棋局局面图片中各个棋子在棋局中的位置坐标，将位置坐标翻译成计算机能够理解的FEN值。

2.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的棋类局面转化方法，其特征在于，对模板库中棋子图片以及棋局局面图片预处理的方法为：获取棋局局面图片的长宽（w，h），所述模板库中每个棋子图片的长宽保留多个尺寸，所述多个尺寸的棋子图片均为子模板，所述子模板的长宽位于（1/8w，1/8h）以及（1/7w，1/7h）之间，包括所述（1/8w，1/8h）以及（1/7w，1/7h），将棋局局面图片以及子模板均转为灰度图像。

3.根据权利要求2所述的一种基于模板匹配的棋类局面转化方法，其特征在于，所述临时匹配结果的获取方法为：将棋局局面图片从左上角（0,0）开始，切割与子模板尺寸相同的临时图像，将临时图像与子模板进行对比，对比得分记为C，若C大于预设的对比阈值，则将临时图像的左上角坐标及长宽、对比得分C、对应的子模板保存至临时匹配结果，将棋局局面从左上角（0,0）平移一个像素点，再次切割与子模板尺寸相同的临时图像，将临时图像与子模板进行对比，若对比得分C大于预设的对比阈值，则将匹配结果保留至临时匹配结果，重复上述过程，直到遍历完整个棋局局面图片。

4.根据权利要求3所述的一种基于模板匹配的棋类局面转化方法，其特征在于，所述检测结果的获取方法为：将临时匹配结果中的对比得分C进行排序，选出最高分及其对应的临时图像的左上角坐标及长宽以及模板库棋子图片，将其计入检测结果中，遍历剩余的临时匹配结果，若剩余的临时匹配结果中有临时图像和当前最高对比得分的临时图像的重叠面积大于一定的阈值，则将该临时图像及其对应的匹配结果从临时匹配结果中删除，从临时匹配结果中，继续选择一个对比得分最高的，重复上述过程，直到临时匹配结果为空。

5.根据权利要求4所述的一种基于模板匹配的棋类局面转化方法，其特征在于，根据检测结果中各个临时图像的左上角坐标及长宽及其对应的模板库中的棋子图片信息，计算出棋局局面图片中各棋子的位置信息，将位置信息转化为FEN值。

6.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的棋类局面转化方法，其特征在于，所述模板库中的棋子图片可以是国际象棋棋子图片、中国象棋棋子图片或军棋棋子图片。

7.一种基于模板匹配的棋类局面转化装置，其特征在于，所述装置包括：

模板库构建模块：用于存储棋子的图片生成模板库；

预处理模块：用于对模板库中棋子图片以及棋局局面图片进行预处理；

临时匹配结果获取模块：用于根据预处理后的模板库中棋子图片以及棋局局面图片获得临时匹配结果；

检测结果获取模块：用于根据临时匹配结果获取检测结果；

FEN值转化模块：用于根据检测结果中的临时图像的坐标及其对应的棋子图片，计算出棋局局面图片中各个棋子在棋局中的位置坐标，将位置坐标翻译成计算机能够理解的FEN值。

8.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1~6任一项所述一种基于模板匹配的棋类局面转化方法的各个步骤。

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