[发明专利]一种基于MLP神经网络和计算机视觉的围棋裁判系统

摘要

本发明请求保护一种基于MLP神经网络和计算机视觉的围棋裁判系统，其包括图像归一化处理模块、MLP神经网络模块和围棋裁判算法模块；图像归一化处理模块是通过通道变换、图像裁剪、均光处理、角点检测等手段对图像进行预处理，便于后续识别；MLP神经网络模块包括有棋盘识别模型和棋子识别模型，用于识别出棋盘以及黑白棋的位置，并将其信息保存于TXT文件中；后期围棋裁判算法模块，用于进行棋局胜负的判断，通过读取TXT文件中黑白棋的状态和位置信息，从而根据算法得出黑白棋的胜负状态，并将结果转换为SGF(围棋棋谱通用)图片显示给用户。

主权项

1.一种基于MLP神经网络和计算机视觉的围棋裁判系统，其包括图像归一化处理模块、MLP神经网络模块和围棋裁判算法模块；图像归一化是通过通道变换、图像裁剪、均光处理、角点检测在内的步骤对图像进行预处理，使得所有输入图像的饱和度及整体亮度趋于正常化，初步筛选出棋盘；MLP神经网络模块：用于对棋盘、背景的分类以及黑白棋的分类；MLP神经网络模块具体包括有两个分类模型：(1)棋盘识别模型，是在图像归一化处理的基础上对棋盘和背景实现精确的分类；(2)棋子识别模型，在已经识别到的棋盘上进行特征匹配，查找出黑棋、白棋和空点，并将其信息写入TXT文件内，写入TXT文件的信息包括有棋局黑子、白字、空点的状态及其位置；训练过程为：在输入图片上分别标记黑棋、白棋、空点的多通道像素值使用特征生成函数来构建特征向量，将训练样本及特征向量输入MLP分类器中进行迭代训练生成模型；后期围棋棋局裁判模块，用于读取TXT文件中棋局的基本信息，生成19*19的数组，模拟棋盘的形状，按照从左到右，从上到下的顺序扫描整体棋盘，根据棋子所剩余的棋子将死子剔除掉并且计算出棋局中某一块棋活眼的个数，围棋中某一块棋的活眼个数大于等于2时可认为其一定存活，判断其状态的死活，而后识别棋盘上未落子的交叉点周围棋子的颜色，判断出此处交叉点是属于黑棋还是白棋又或是公棋，最后将黑棋和白棋按照气的范围填充到棋局中，计算出黑白子的个数，按照围棋规则对黑子进行贴目，从而得出结果，最终生成围棋通用的SGF文件，显示给用户。