Image processing 国际象棋棋盘模式识别推荐技术

我正在尝试做一个应用程序，它能够从截图中识别计算机屏幕上的国际象棋位置。我在图像处理技术方面的经验非常有限，我不想在这方面投入大量的时间，因为这只是我的一个宠物项目

有人能给我推荐一种或多种能给我带来好结果的图像处理技术吗

条件是：

• 图像始终清晰、无噪音、光线条件差等（因为它是一张截图）
• 我希望在每秒处理1个图像时，对计算机性能的影响非常小
• 我想到了两种启动流程的模式：
  • 将工件形状输入程序（以便它知道皇后、国王等的样子）
  • 只需向程序提供一个包含启动位置的初始图像，程序可以（在识别棋盘位置后）从中拾取每个棋子
• 这个过程应该比较容易理解，因为我还没有很好地掌握图像处理技术
• 我对使用任何特定的技术都不感兴趣，因此技术无关的文档将是理想的（C/C++、C#、Java示例也可以）。

感谢您花时间阅读本文，我希望能得到一些好的答案。

向安德烈致敬

我已经做了一个硬币计数算法从图片，所以这个过程应该是有益的。 该算法称为广义Hough变换

让图片黑白化，那样更容易

从1张图片中选取图像并“将其滑到屏幕截图上”

对于每个单元，计算两幅图像中公共像素的nr

如果你有最大的数字，你就有一块

---

希望这能有所帮助。

这是一个有趣的问题，但为了找到一个可接受的答案，您需要比原始问题详细说明更多内容

在输入图像上，“截图”是一个类别。你能假设棋盘永远都在眼前吗？同一块板子会有多个视图吗？您是否可以假设在所有视图中都不会部分或完全遮挡任何部分

---

在成像对象和捕获系统上：在非常相似的照明下，是否会使用相同的棋盘和棋子？会使用相同的镜头/摄像机/数字化管道吗？

是的，与Salt Andrei一起使用

将图片转换为灰度

将其切成64个正方形并以数组形式存储

使用Mat lab可以轻松识别碎片

颜色可以通过计算无点像素（黑色像素）的百分比获得 阈值=黑色像素数/黑色像素数+白色像素数， 如果ur值高于阈值，则为白色，否则为黑色

---

您好，首先，我假设棋盘会一直在眼前。只有一个2D视图，即浏览器/插件/应用程序呈现的视图，因为它是计算机生成的棋盘的屏幕截图。没有一块会被隐藏，而“捕获系统”是我的监视器截图，没有镜头/摄像机等等。如果这些图像不是自然图像，那么问题就大大简化了：它们可能有一组固定的小颜色，因此您可以轻松地将它们设置为黑白阈值。然后我要做的是一个接一个地“裁剪”和分析正方形，以明显的方式识别和丢弃空的正方形（它们的像素都是相同的），并根据已知的碎片形状进行一些简单的模板匹配。即使工件图像的内部没有提供任何信息，你也不需要识别边缘，因为2D形状本身具有足够的辨别力？你不只是在和国际象棋程序打交道有什么原因吗？这可能会容易得多。请参阅有关问题的参考资料，我也会这样做，因为您的对象看起来总是一样的。为每一个片段截图，硬编码模式（例如位图），然后进行简单的错误汇总。最小的错误获胜（理想情况下应该是0）。应该很容易（是的，黑白图像，最好没有共享是最容易的）。这不会起作用，因为你不知道作品的颜色。