[发明专利]一种基于人工智能技术的围棋盘面识别方法

权利要求书

1.一种围棋盘面识别方法，其特征在于，所述的方法包括：

对获取的围棋盘面的一帧图像进行预处理生成预处理后的图像数据；

采用聚类的方法将所述图像数据的聚类处理生成聚类结果，所述聚类结果为将类值分为三类，分别表示棋盘中的白色点、黑色点以及空白点；

对所述预处理后的图像数据进行图像识别，确定该帧图像中所有可识别的线生成样本线；

对所述样本线进行拟合处理确定棋盘两个方向上的棋盘线；其中，包括：对所述样本线依次进行直接拟合、加权拟合以及ransac拟合确定一个方向的棋盘线；从所述样本线中删除确定的棋盘线，对剩余的样板线再次按序进行直接拟合、加权拟合以及ransac拟合确定另一方向的棋盘线；

将确定的两个方向上的棋盘线进行相交，确定棋盘上棋盘线的交点坐标；

根据确定的聚类结果和棋盘上棋盘线的交点坐标确定当前围棋盘面状态。

2.如权利要求1所述的围棋盘面识别方法，其特征在于，所述的获取的围棋盘面的一帧图像进行预处理包括：

对获取的围棋盘面的一帧图像进行色彩增强、灰化处理、拉普拉斯变换以及规范化处理。

3.如权利要求2所述的围棋盘面识别方法，其特征在于，所述的生成预处理后的图像数据包括：生成该帧图像的像素矩阵。

4.如权利要求1所述的围棋盘面识别方法，其特征在于，所述的对所述预处理后的图像数据进行图像识别，确定该帧图像中所有可识别的线生成样本线包括：

利用图像识别中的霍夫变换对图像数据进行图像识别。

5.一种围棋盘面识别装置，其特征在于，所述的装置包括：

预处理模块，用于对获取的围棋盘面的一帧图像进行预处理生成预处理后的图像数据；

聚类处理模块，用于采用聚类的方法将所述图像数据的聚类处理生成聚类结果，所述聚类结果为将类值分为三类，分别表示棋盘中的白色点、黑色点以及空白点；

样本线生成模块，用于对所述预处理后的图像数据进行图像识别，确定该帧图像中所有可识别的线生成样本线；

拟合模块，用于对所述样本线进行拟合处理确定棋盘两个方向上的棋盘线；其中，包括：对所述样本线依次进行直接拟合、加权拟合以及ransac拟合确定一个方向的棋盘线；从所述样本线中删除确定的棋盘线，对剩余的样板线再次按序进行直接拟合、加权拟合以及ransac拟合确定另一方向的棋盘线；

棋盘确定模块，用于将确定的两个方向上的棋盘线进行相交，确定棋盘上棋盘线的交点坐标；

盘面识别模块，用于根据确定的聚类结果和棋盘上棋盘线的交点坐标确定当前围棋盘面状态。

6.如权利要求5所述的围棋盘面识别装置，其特征在于，所述的预处理模块对获取的围棋盘面的一帧图像进行预处理包括：

对获取的围棋盘面的一帧图像进行色彩增强、灰化处理、拉普拉斯变换以及规范化处理。

7.如权利要求6所述的围棋盘面识别装置，其特征在于，所述的生成预处理后的图像数据包括：生成该帧图像的像素矩阵。

8.如权利要求5所述的围棋盘面识别装置，其特征在于，所述的样本线生成模块对所述预处理后的图像数据进行图像识别包括：

利用图像识别中的霍夫变换对图像数据进行图像识别。