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私は、とりわけ、スクリーンショットからコンピューター画面上のチェスの位置を認識できるアプリケーションを実行しようとしています。私は画像処理技術の経験が非常に限られており、これは私のペットのプロジェクトであるため、これを研究するために多くの時間を費やしたくありません。

誰かが私に良い結果をもたらす1つまたは複数の画像処理技術を勧めてもらえますか？

条件は次のとおりです。

  • 画像は常にサクサクきれいで、ノイズがなく、光の状態が悪いなどです（スクリーンショットなので）
  • 1画像/秒を実行している間、コンピュータのパフォーマンスへの影響は非常に小さいと予想しています
  • プロセスを開始するために2つのモードを考えました。
    • ピースの形をプログラムにフィードします（クイーン、キングなどがどのように見えるかがわかるように）
    • 起動位置を含む初期画像をプログラムにフィードするだけで、プログラムはそこから（ボードの位置を認識した後）各チェスの駒を選ぶことができます。
  • 私は画像処理技術をあまりよく理解していないので、プロセスは比較的理解しやすいはずです（まだ）
  • 私は特定のテクノロジーを使用することに興味がないので、テクノロジーにとらわれないドキュメントが理想的です（C / C ++、C＃、Javaの例も問題ありません）。

これをお読みいただきありがとうございます。良い回答が得られることを願っています。

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これは興味深い問題ですが、受け入れ可能な答えを見つけるには、元の質問よりも多くのことを指定する必要があります。

入力画像：「スクリーンショット」は、漠然としたカテゴリの引用です。チェス盤が常に完全に見えると思いますか？同じボードの複数のビューがありますか？すべてのビューで部分的または完全に閉塞される部分はないと想定できますか？

画像化されたオブジェクトとキャプチャシステム：非常によく似た照明の下で、同じチェス盤と駒が使用されますか？同じレンズ/カメラ/デジタル化パイプラインが使用されますか？

于 2012-07-02T12:23:09.457 に答える
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はい、Salut Andreiと一緒に行きましょう。

  1. 画像をグレースケールに変換する
  2. 64個の正方形にスライスして配列に格納
  3. Mat lab を使用すると、ピースを簡単に識別できます
  4. 色は、ドット ピクセル数 (黒ピクセル) の割合を計算することで得られます。しきい値 = 黒ピクセル数 / ピクセル数。黒ピクセル数 + 数。白いピクセルの場合、ur 値がしきい値を超えている場合は WHITE、そうでない場合は BLACK
于 2013-01-07T16:12:11.000 に答える
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敬礼アンドレイ、

写真からコインカウントアルゴリズムを実行したので、プロセスが役立つはずです. このアルゴリズムは、一般化ハフ変換と呼ばれます

  1. 写真を白黒にしてください。その方が簡単です
  2. 1枚から画像を取り、「スクリーンショットの上にスライドさせてください」
  3. 各セルについて、2 つの画像の共通ピクセルの nr を計算します
  4. あなたがそこに最大の数を持っているところにあなたは作品を持っています

お役に立てれば。

于 2012-07-02T07:51:26.120 に答える