简单的图像识别：网格上的黑色和白色石头

我目前想知道图像识别问题，应该很容易，但目前找不到一个简单的解决方案。简单的图像识别：网格上的黑色和白色石头

输入是一个约1百万像素的东西，显示轻木表面的矩形图片。它有一个薄的，但可见的网格。网格呈黑黑色，规则且几乎平方（比宽大约多8％）。网格大小正好是19x19。一般的木板颜色是“木材”，它可以变化，但倾向于是浅棕色。（more info）

表面上有很多小的，圆形的，黑色和白色的石头。它们总是放在十字路口，但由于人为错误，它们可能会稍微偏离。他们的颜色是纯黑色和白色。

董事会由0到300石块（361个交点的80％）覆盖。黑色和白色宝石的数量大致相同。

边界的大小（没有放置石头的棋盘的边缘）是变化的，但是被称为“小”。

灯光可能会导致棋盘上出现石块阴影。此外，它会在石头上（光线方向）出现单个白点。

goban

我想检测对电网的石头的位置。

我的想法是查看每个像素的亮度并将它们分为3类：光线（白色宝石），中等（板）和黑色（黑色宝石）。有许多黑色像素的区域被认为是黑色的石头，依此类推。

之后，可以使用黑色和白色区域的大小来计算实际的网格大小。

另一个想法是识别网格线并使用它们来计算网格的大小和位置。由于线很薄（常常被石头覆盖），我不知道该怎么做。

我很想听听你关于这个问题的想法。算法看起来合适吗？你能想到很棒的技巧吗？我疯了吗，这个问题是无法解决的？我正在使用C＃，但欢迎任何语言。

来源

2011-04-21 mafu

@KarlKnechtel：http://mafutrct.de/blog/3476/optical-goban-recognition + follow up posts – mafu 2011-05-30 14:25:41

我在做一个项目来检测一个完整的游戏。 [我的项目]（https://github.com/Virako/Rocamgo）是用python编写的，但仍可以作为指导。我正在使用OpenCV。 [另一个可以作为参考的项目是Kifu。]（http://wiki.elphel.com/index.php?title=Kifu:_Go_game_record_（kifu）_generator＆redirect = no） – Virako 2012-09-05 15:18:29

也不要错过gocam。它配备了源代码和纸来解释算法：http://users.ics.aalto.fi/thirsima/gocam/

你会发现对围棋谱-SNAP的网站链接和文件的集合：http://www.remi-coulom.fr/kifu-snap/

一个非常好的结果，最近的是PhotoKifu： http://www.oipaz.net/PhotoKifu.html

来源

2013-08-26 09:04:15

这叫做blob analysis。基本上，根据要匹配的颜色对图像进行二值化，然后在二值图像上应用blob发现算法以查找斑点的坐标。你猜对了，每个斑点都是石头。

像往常一样，我相信OpenCV拥有一切这样做。

来源

2011-04-21 09:33:53 CharlesB

即使尽管如此，我仍然会接受我结束了使用不同的方法（上面的链接）。 OpenCV的学习曲线很高。 – mafu 2011-05-30 14:28:25

@mautrct：为什么不添加解决方案作为答案并接受它？ – CharlesB 2011-05-30 14:47:04

因为它是基于黑客的图像，而不是适当的数学:)吨声音的解决方案很可能是OpenCV – mafu 2012-09-06 09:36:12

你会发现here的一些信息，包括一些OpenCV的原语：

我也是的道路上，以与OpenCV的和一个小的电子板的互动Goban（OpenCV进行识别，标准LED用于移动对手指示）。在你的发展中获得乐趣！

来源

2012-03-15 08:57:02 Patrice

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