python识别围棋定位棋盘位置-猿码集

1. 前言

围棋是一种源远流长的中华民族文化遗产，它在中国有着广泛的爱好者和玩家。如今，随着人工智能的发展，围棋AI技术也日趋成熟，AlphaGo 更是在围棋领域引起巨大的反响。本文介绍一种 Python 识别围棋并定位棋盘位置的方法。

2. 相关技术

2.1 OpenCV

作为一种基于 BSD 许可（开源）发行的计算机视觉和机器学习软件库，OpenCV 可以轻松地进行如人脸识别、物体识别、车牌识别等计算机视觉和模式识别任务。

在本文中，OpenCV 可以帮助我们完成对围棋棋盘的识别和定位。

2.2 Convnets 神经网络

卷积神经网络是当前计算机视觉领域最为流行的深度学习模型之一。它被广泛应用于图像处理、自然语言处理、视频分析等领域。

在本文中，我们将使用一种基于卷积神经网络的算法来识别围棋棋盘。

3. Python 识别围棋

3.1 安装 OpenCV

在使用 OpenCV 进行图像处理之前，我们需要先安装该库。

!pip install opencv-python

3.2 加载图像

我们需要从本地加载需要识别的围棋棋盘图像，比如下面这张：

可以使用 OpenCV 的 imread() 函数从本地加载图像：

import cv2
img = cv2.imread("weiqi_board.jpg", 0)
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，cv2.imread() 函数将图像转换为黑白模式，因为黑白模式的图像对于后续处理更容易。

3.3 图像处理

在获取了围棋棋盘的图像后，我们将对图像进行如下处理：

使用高斯滤波去除噪点。

使用 Canny 算法进行边缘检测。

对边缘图像进行膨胀操作，以填补空隙。

import numpy as np
# 高斯模糊去噪
img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
# Canny 边缘检测
edges = cv2.Canny(img_blur, 50, 150, apertureSize=3)
# 膨胀操作
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
dilation = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1)
cv2.imshow("image", dilation)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

处理后的结果如下图所示：

3.4 轮廓检测和逼近多边形

在膨胀处理后的边缘图像中，我们需要检测并逼近出围棋棋盘的轮廓。

_, contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
image_contours = cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3)
# 查找面积最大的轮廓
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
image_max_contour = cv2.drawContours(img.copy(), [max_contour], 0, (0,0,255), 3)
epsilon = 0.05 * cv2.arcLength(max_contour,True)
approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, epsilon, True)
image_approx = cv2.drawContours(img.copy(), [approx], 0, (0,0,255), 3)
cv2.imshow("image_contours", image_contours)
cv2.imshow("image_max_contour", image_max_contour)
cv2.imshow("image_approx", image_approx)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们使用 findContours() 函数查找边缘，并使用 drawContours() 函数将其绘制出来。然后我们查找面积最大的轮廓，并使用 approxPolyDP() 函数对轮廓进行逼近处理，得到一个六边形的多边形。

执行结果如下图所示：

3.5 透视变换

在得到了围棋棋盘的多边形后，我们需要使用透视变换将其变形为矩形，接下来，我们就可以通过透视变换的变换矩阵，将图像映射为一个标准的矩形图像。同时，为了得到一盘定位准确的围棋棋盘，需要将定位框扩大一定的范围。

def perspective_transform(corners, img):
    rows,cols,ch = img.shape
    # 对角点按顺序排列
    corners = corners[np.argsort(corners.reshape(-1, 2).sum(axis=1))]
    # 定义目标变换后图像大小
    width = max(np.sqrt(((corners[3] - corners[0]) ** 2).sum()),
                np.sqrt(((corners[2] - corners[1]) ** 2).sum()))
    height = max(np.sqrt(((corners[1] - corners[0]) ** 2).sum()),
                 np.sqrt(((corners[2] - corners[3]) ** 2).sum()))
    dst = np.array([[0, 0],
                    [0, height - 1],
                    [width - 1, height - 1],
                    [width - 1, 0]], dtype=np.float32)
    # 求变换矩阵
    M = cv2.getPerspectiveTransform(corners, dst)
    # 执行透视变换
    return cv2.warpPerspective(img, M, (int(width), int(height)))
pts = np.array([
    [approx[0][0][0], approx[0][0][1]],
    [approx[1][0][0], approx[1][0][1]],
    [approx[2][0][0], approx[2][0][1]],
    [approx[3][0][0], approx[3][0][1]]
])
img_perspective = perspective_transform(pts, img)
cv2.imshow("perspective_transform", img_perspective)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

处理后的结果，如下图所示：

3.6 参考代码

import cv2
import numpy as np
def perspective_transform(corners, img):
    rows,cols,ch = img.shape
    # 对角点按顺序排列
    corners = corners[np.argsort(corners.reshape(-1, 2).sum(axis=1))]
    # 定义目标变换后图像大小
    width = max(np.sqrt(((corners[3] - corners[0]) ** 2).sum()),
                np.sqrt(((corners[2] - corners[1]) ** 2).sum()))
    height = max(np.sqrt(((corners[1] - corners[0]) ** 2).sum()),
                 np.sqrt(((corners[2] - corners[3]) ** 2).sum()))
    dst = np.array([[0, 0],
                    [0, height - 1],
                    [width - 1, height - 1],
                    [width - 1, 0]], dtype=np.float32)
    # 求变换矩阵
    M = cv2.getPerspectiveTransform(corners, dst)
    # 执行透视变换
    return cv2.warpPerspective(img, M, (int(width), int(height)))
# 加载图片
img = cv2.imread("weiqi_board.jpg",0)
# 高斯模糊去噪
img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
# Canny 边缘检测
edges = cv2.Canny(img_blur, 50, 150, apertureSize=3)
# 膨胀操作
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
dilation = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1)
# 进行轮廓检测和多边形逼近
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
epsilon = 0.05 * cv2.arcLength(max_contour,True)
approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, epsilon, True)
pts = np.array([
        [approx[0][0][0], approx[0][0][1]],
        [approx[1][0][0], approx[1][0][1]],
        [approx[2][0][0], approx[2][0][1]],
        [approx[3][0][0], approx[3][0][1]]
    ])
    
# 执行透视变换
img_perspective = perspective_transform(pts, img)
# 显示处理后的图像
cv2.imshow("image_perspective", img_perspective)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4. 总结

到这里，我们就可以通过 Python 识别围棋并定位棋盘位置了。本文介绍了使用 OpenCV 进行图像处理，使用卷积神经网络进行围棋棋盘的识别与定位，使用透视变换将棋盘透视成矩形。通过学习本文，相信大家对 Python 的图像处理和围棋AI技术有了更深入的了解。

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