PyOpenCV 实战：借助视觉识别技术实现围棋终局的胜负判定

Original 天元浪子 CSDN 2021-04-25

作者 | 天元浪子责编 | 张文

头图 | CSDN 下载自视觉中国

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

前言

学习一种技能，最好的方式就是与实际应用相结合，也就是人们常说的学以致用。很多的 Python 初学者在学完基础语法、基本技能之后，都会感到迷茫，主要原因就是不知道自己的一身本领可以用在何处，接下来又该向哪个方向发展。如果你恰好处在这样一个阶段，又对视觉识别技术感兴趣的话，不妨拿这个项目来练练手。

谈到视觉识别，一定离不开 OpenCV，而 OpenCV 的图像数据结构，就是 NumPy 的多维数组（numpy.ndarray）。在后面的讲解中，我会穿插一些 OpenCV 的基本概念和技术细节，但不会对 NumPy 做过多介绍。

准备工作

2.1 约定围棋局面的数据结构

标准的 19 路围棋盘上有 361 个交叉点可以落子，每个交叉点有三种状态：无子、黑子、白子，不难算出围棋共有 3 的 361 次方种不同的局面。

对于围棋局面，用什么样的数据结构来表示最合理呢？

我以前写过象棋和国际跳棋的代码，对于这两种棋，是用字符串来表示一个局面。考虑到围棋终局时需要统计黑白双方的棋子数量和围空数量，这里选择使用二维的 NumPy 数组来表示围棋局面，数组元素 0 表示无子，1 表示黑子，2 表示白子。下面是我手动输入的一个围棋局面。

import numpy as npphase = np.array([ [0,0,2,1,1,0,1,1,1,2,0,2,0,2,1,0,1,0,0], [0,0,2,1,0,1,1,1,2,0,2,0,2,2,1,1,1,0,0], [0,0,2,1,1,0,0,1,2,2,0,2,0,2,1,0,1,0,0], [0,2,1,0,1,1,0,1,2,0,2,2,2,0,2,1,0,1,0], [0,2,1,1,0,1,1,2,2,2,2,0,0,2,2,1,0,1,0], [0,0,2,1,1,1,1,2,0,2,0,2,0,0,2,1,0,0,0], [0,0,2,2,2,2,1,2,2,0,0,0,0,0,2,1,0,0,0], [2,2,2,0,0,0,2,1,1,2,0,2,0,0,2,1,0,0,0], [1,1,2,0,0,0,2,2,1,2,0,0,0,0,2,1,0,0,0], [1,0,1,2,0,2,1,1,1,1,2,2,2,0,2,1,1,1,1], [0,1,1,2,0,2,1,0,0,0,1,2,0,2,2,1,0,0,1], [1,1,2,2,2,2,2,1,0,0,1,2,2,0,2,1,0,0,0], [2,2,0,2,2,0,2,1,0,0,1,2,0,2,2,2,1,0,0], [0,2,0,0,0,0,2,1,0,1,1,2,2,0,2,1,0,0,0], [0,2,0,0,0,2,1,0,0,1,0,1,1,2,2,1,0,0,0], [0,0,2,0,2,2,1,1,1,1,0,1,0,1,1,0,0,0,0], [0,2,2,0,2,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,1,0,0], [0,0,2,0,2,1,0,1,1,0,0,1,0,1,0,1,0,0,0], [0,0,0,2,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0]], dtype=np.ubyte)

2.2 显示一个围棋局面

怎样直观地显示一个围棋局面呢？下面的代码使用 Python 的内置函数 print()就可以在控制台上打印出像照片一样的彩色棋盘。

import osimport numpy as np

os.system('')

def show_phase(phase): """显示局面"""

for i in range(19): for j in range(19): if phase[i,j] == 1: chessman = chr(0x25cf) elif phase[i,j] == 2: chessman = chr(0x25cb) elif phase[i,j] == 9: chessman = chr(0x2606) else: if i == 0: if j == 0: chessman = '%s '%chr(0x250c) elif j == 18: chessman = '%s '%chr(0x2510) else: chessman = '%s '%chr(0x252c) elif i == 18: if j == 0: chessman = '%s '%chr(0x2514) elif j == 18: chessman = '%s '%chr(0x2518) else: chessman = '%s '%chr(0x2534) elif j == 0: chessman = '%s '%chr(0x251c) elif j == 18: chessman = '%s '%chr(0x2524) else: chessman = '%s '%chr(0x253c) print('\033[0;30;43m' + chessman + '\033[0m', end='') print()

phase = np.array([ [0,0,2,1,1,0,1,1,1,2,0,2,0,2,1,0,1,0,0], [0,0,2,1,0,1,1,1,2,0,2,0,2,2,1,1,1,0,0], [0,0,2,1,1,0,0,1,2,2,0,2,0,2,1,0,1,0,0], [0,2,1,0,1,1,0,1,2,0,2,2,2,0,2,1,0,1,0], [0,2,1,1,0,1,1,2,2,2,2,0,0,2,2,1,0,1,0], [0,0,2,1,1,1,1,2,0,2,0,2,0,0,2,1,0,0,0], [0,0,2,2,2,2,1,2,2,0,0,0,0,0,2,1,0,0,0], [2,2,2,0,0,0,2,1,1,2,0,2,0,0,2,1,0,0,0], [1,1,2,0,0,0,2,2,1,2,0,0,0,0,2,1,0,0,0], [1,0,1,2,0,2,1,1,1,1,2,2,2,0,2,1,1,1,1], [0,1,1,2,0,2,1,0,0,0,1,2,0,2,2,1,0,0,1], [1,1,2,2,2,2,2,1,0,0,1,2,2,0,2,1,0,0,0], [2,2,0,2,2,0,2,1,0,0,1,2,0,2,2,2,1,0,0], [0,2,0,0,0,0,2,1,0,1,1,2,2,0,2,1,0,0,0], [0,2,0,0,0,2,1,0,0,1,0,1,1,2,2,1,0,0,0], [0,0,2,0,2,2,1,1,1,1,0,1,0,1,1,0,0,0,0], [0,2,2,0,2,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,1,0,0], [0,0,2,0,2,1,0,1,1,0,0,1,0,1,0,1,0,0,0], [0,0,0,2,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0]], dtype=np.ubyte)

show_phase(phase)

这段代码的运行结果如下：

2.3 计算黑白双方的棋子和围空

判断一个围棋局面是否为终局，是有一定难度的。为了简化代码，约定提交判决的围棋局面必须是双方死棋、残子均已提清，无任何异议。如此，代码就非常简单了。

import numpy as np

def find_blank(phase, cell): """找出包含cell的成片的空格"""

def _find_blank(phase, result, cell): i, j = cell phase[i,j] = 9 result['cross'].add(cell)

if i-1 > -1: if phase[i-1,j] == 0: _find_blank(phase, result, (i-1,j)) elif phase[i-1,j] == 1: result['b_around'].add((i-1,j)) elif phase[i-1,j] == 2: result['w_around'].add((i-1,j)) if i+1 < 19: if phase[i+1,j] == 0: _find_blank(phase, result, (i+1,j)) elif phase[i+1,j] == 1: result['b_around'].add((i+1,j)) elif phase[i+1,j] == 2: result['w_around'].add((i+1,j)) if j-1 > -1: if phase[i,j-1] == 0: _find_blank(phase, result, (i,j-1)) elif phase[i,j-1] == 1: result['b_around'].add((i,j-1)) elif phase[i,j-1] == 2: result['w_around'].add((i,j-1)) if j+1 < 19: if phase[i,j+1] == 0: _find_blank(phase, result, (i,j+1)) elif phase[i,j+1] == 1: result['b_around'].add((i,j+1)) elif phase[i,j+1] == 2: result['w_around'].add((i,j+1))

result = {'cross':set(), 'b_around':set(), 'w_around':set()} _find_blank(phase, result, cell)

return result

def find_blanks(phase): """找出所有成片的空格"""

blanks = list() while True: cells = np.where(phase==0) if cells[0].size == 0: break

blanks.append(find_blank(phase, (cells[0][0], cells[1][0])))

return blanks

def stats(phase): """统计结果"""

temp = np.copy(phase) for item in find_blanks(np.copy(phase)): if len(item['w_around']) == 0: v = 3 # 黑空 elif len(item['b_around']) == 0: v = 4 # 白空 else: v = 9 # 单官或公气

for i, j in item['cross']: temp[i, j] = v

black = temp[temp==1].size + temp[temp==3].size white = temp[temp==2].size + temp[temp==4].size common = temp[temp==9].size

return black, white, common

if __name__ == '__main__': phase = np.array([ [0,0,2,1,1,0,1,1,1,2,0,2,0,2,1,0,1,0,0], [0,0,2,1,0,1,1,1,2,0,2,0,2,2,1,1,1,0,0], [0,0,2,1,1,0,0,1,2,2,0,2,0,2,1,0,1,0,0], [0,2,1,0,1,1,0,1,2,0,2,2,2,0,2,1,0,1,0], [0,2,1,1,0,1,1,2,2,2,2,0,0,2,2,1,0,1,0], [0,0,2,1,1,1,1,2,0,2,0,2,0,0,2,1,0,0,0], [0,0,2,2,2,2,1,2,2,0,0,0,0,0,2,1,0,0,0], [2,2,2,0,0,0,2,1,1,2,0,2,0,0,2,1,0,0,0], [1,1,2,0,0,0,2,2,1,2,0,0,0,0,2,1,0,0,0], [1,0,1,2,0,2,1,1,1,1,2,2,2,0,2,1,1,1,1], [0,1,1,2,0,2,1,0,0,0,1,2,0,2,2,1,0,0,1], [1,1,2,2,2,2,2,1,0,0,1,2,2,0,2,1,0,0,0], [2,2,0,2,2,0,2,1,0,0,1,2,0,2,2,2,1,0,0], [0,2,0,0,0,0,2,1,0,1,1,2,2,0,2,1,0,0,0], [0,2,0,0,0,2,1,0,0,1,0,1,1,2,2,1,0,0,0], [0,0,2,0,2,2,1,1,1,1,0,1,0,1,1,0,0,0,0], [0,2,2,0,2,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,1,0,0], [0,0,2,0,2,1,0,1,1,0,0,1,0,1,0,1,0,0,0], [0,0,0,2,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0] ], dtype=np.ubyte)

show_phase(phase) black, white, common = stats(phase) print('--------------------------------------') print('黑方：%d，白方：%d，公气：%d'%(black, white, common))

代码运行结果如下图所示。

这段代码在查找成片的空地时使用了递归的方式，这是解决此类问题的有效手段。

处理流程

为了便于查看各种数据结构、对象的信息，整个处理流程我放在 IDLE 中运行。除了标准库，全部代码仅需另外导入 PyOpenCV 和 NumPy 模块。

>>> import cv2>>> import numpy as np

3.1 图像预处理

做视觉识别，通常要在读入图像之后对读入的图像做一些预处理。比如，在边缘检测或直线检测、圆检测之前，要将彩色图像转为灰度图像，如有必要，还要进行滤波降噪处理，甚至是侵蚀、膨胀处理。

下图是一幅围棋局面的照片，整个处理过程就用这张照片来演示。这个局面是随便摆出来的，并不是一个终局。

下面的代码使用 opencv 打开这张照片，转为灰度图像，对图像进行滤波降噪处理后做边缘检测。

>>> pic_file = r'D:\temp\go\res\pic_0.jpg'>>> im_bgr = cv2.imread(pic_file) # 读入图像>>> im_gray = cv2.cvtColor(im_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转灰度>>> im_gray = cv2.GaussianBlur(im_gray, (3,3), 0) # 滤波降噪>>> im_edge = cv2.Canny(im_gray, 30, 50) # 边缘检测>>> cv2.imshow('Go', im_edge) # 显示边缘检测结果

下图是灰度图、滤波降噪后的灰度图和边缘检测的结果。

看起来杂乱无章，但整个棋盘的边缘还是非常清晰完整的。

如果边缘检测效果不佳，可以考虑在边缘检测之前做锐化处理，或者在边缘检测之后做膨胀处理。

3.2 识别并定位棋盘

基于以下约定，我们可以从边缘检测的结果中识别并提取出棋盘的位置信息：

在检测结果中棋盘边缘是清晰完整的
棋盘边缘围成的封闭区域是所有封闭区域中面积最大的

识别棋盘的第一步是使用 OpenCV 的 findContours()函数提取轮廓，该函数返回全部轮廓的列表 contours，以及每个轮廓的属性 hierarchy。

contours 中的每一个轮廓由该轮廓的各个点的坐标来描述，而 hierarchy 则表示每一个轮廓和其他轮廓的相对关系。仅使用轮廓数据列表 contours 就可以找到棋盘。

>>> contours, hierarchy = cv2.findContours(im_edge, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 提取轮廓>>> rect, area = None, 0 # 找到的最大四边形及其面积>>> for item in contours: hull = cv2.convexHull(item) # 寻找凸包 epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(hull, True) # 忽略弧长10%的点 approx = cv2.approxPolyDP(hull, epsilon, True) # 将凸包拟合为多边形 if len(approx) == 4 and cv2.isContourConvex(approx): # 如果是凸四边形 ps = np.reshape(approx, (4,2)) ps = ps[np.lexsort((ps[:,0],))] lt, lb = ps[:2][np.lexsort((ps[:2,1],))] rt, rb = ps[2:][np.lexsort((ps[2:,1],))] a = cv2.contourArea(approx) # 计算四边形面积 if a > area: area = a rect = (lt, lb, rt, rb)

>>> if rect is None: print('在图像文件中找不到棋盘！')else: print('棋盘坐标：') print('\t左上角：(%d,%d)'%(rect[0][0],rect[0][1])) print('\t左下角：(%d,%d)'%(rect[1][0],rect[1][1])) print('\t右上角：(%d,%d)'%(rect[2][0],rect[2][1])) print('\t右下角：(%d,%d)'%(rect[3][0],rect[3][1]))

棋盘坐标： 左上角：(111,216) 左下角：(47,859) 右上角：(753,204) 右下角：(823,859)

下面的代码将这 4 个点用红色的十字标注在原始的彩色图像上。

>>> im = np.copy(im_bgr)>>> for p in rect: im = cv2.line(im, (p[0]-10,p[1]), (p[0]+10,p[1]), (0,0,255), 1) im = cv2.line(im, (p[0],p[1]-10), (p[0],p[1]+10), (0,0,255), 1)

>>> cv2.imshow('go', im)

用红色十字标注的棋盘四角如下图所示。

很显然，因为拍摄的角度问题，大多数情况下棋盘并不是一个矩形，因此需要对棋盘做透视矫正，使其看起来更像一块真正的棋盘。

3.3 透视矫正

假定透视变换后生成的棋盘大小为 640x640 像素，加上四边各有 10 个像素的空白，图像分辨率为 660x660 像素。

>>> lt, lb, rt, rb = rect>>> pts1 = np.float32([(10,10), (10,650), (650,10), (650,650)]) # 预期的棋盘四个角的坐标>>> pts2 = np.float32([lt, lb, rt, rb]) # 当前找到的棋盘四个角的坐标>>> m = cv2.getPerspectiveTransform(pts2, pts1) # 生成透视矩阵>>> board_gray = cv2.warpPerspective(im_gray, m, (660, 660)) # 对灰度图执行透视变换>>> board_bgr = cv2.warpPerspective(im_bgr, m, (660, 660)) # 对彩色图执行透视变换>>> cv2.imshow('go', board_gray)

下图是经过透视矫正后的棋盘。

现在，我们找到了棋盘的四个角，还需要进一步确定棋盘上每一个交叉格点的坐标，也就是定位棋盘格子。

3.4 定位棋盘格子

透视矫正后的棋盘是边长为 660 像素的正方形、且棋盘格子一定位于棋盘中心，基于这个条件，我们可以简化定位棋盘格子的思路如下：

借助于圆检测，找出棋盘上的每一颗棋子，但要尽量避免找到实际并不存在的棋子
对全部棋子的 x 坐标排序，找出最左侧和最右侧的两列棋子，分别计算其x坐标排序的平均值 x_min 和 x_max
对全部棋子的 y 坐标排序，找出最上方和最下方的两行棋子，分别计算其y坐标排序的平均值 y_min 和 y_max
考察 x 和 y 坐标极值差，最接近 600 者，为棋盘格子的宽度和高度
在分辨率为 660x660 像素的图像上计算出 19x19 的网格四角的坐标
将棋盘映射到 620x620 像素的图像上，网格四角的坐标分别是(22, 22)、 (22, 598)、 (598, 22)和 (598, 598)，网格的水平和垂直间距都是 32 像素

>>> circles = cv2.HoughCircles(board_gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=90, param2=16, minRadius=10, maxRadius=20) # 圆检测

>>> xs = circles[0,:,0] # 所有棋子的x坐标>>> ys = circles[0,:,1] # 所有棋子的y坐标>>> xs.sort()>>> ys.sort()>>> k = 1>>> while xs[k]-xs[:k].mean() < 15: k += 1

>>> x_min = int(round(xs[:k].mean()))>>> k = 1>>> while ys[k]-ys[:k].mean() < 15: k += 1

>>> y_min = int(round(ys[:k].mean()))>>> k = -1>>> while xs[k:].mean() - xs[k-1] < 15: k -= 1

>>> x_max = int(round(xs[k:].mean()))>>> k = -1>>> while ys[k:].mean() - ys[k-1] < 15: k -= 1

>>> y_max = int(round(ys[k:].mean()))>>> x_min, x_max, y_min, y_max(32, 629, 29, 622)>>> if abs(600-(x_max-x_min)) < abs(600-(y_max-y_min)): v_min, v_max = x_min, x_maxelse: v_min, v_max = y_min, y_max

>>> v_min, v_max(32, 629)>>> lt = (v_min, v_min) # 棋盘网格左上角>>> lb = (v_min, v_max) # 棋盘网格左下角>>> rt = (v_max, v_min) # 棋盘网格右上角>>> rb = (v_max, v_max) # 棋盘网格右下角>>> pts1 = np.float32([[22, 22], [22, 598], [598, 22], [598, 598]]) # 棋盘四个角点的最终位置>>> pts2 = np.float32([lt, lb, rt, rb])>>> m = cv2.getPerspectiveTransform(pts2, pts1)>>> board_gray = cv2.warpPerspective(board_gray, m, (620, 620))>>> board_bgr = cv2.warpPerspective(board_bgr, m, (620, 620))>>> cv2.imshow('go', board_gray)>>> im = np.copy(board_bgr)>>> series = np.linspace(22, 598, 19, dtype=np.int)>>> for i in series: im = cv2.line(im, (22, i), (598, i), (0,255,0), 1) im = cv2.line(im, (i, 22), (i, 598), (0,255,0), 1)

>>> cv2.imshow('go', im)

定位棋盘格子之后的效果如下图所示。

确定了棋盘上每一个格子的位置，接下来就是识别无子、黑子、白子三种状态了。

3.5 识别棋子及其颜色

识别棋子之前，再次做圆检测。和上次的圆检测不同，这次要尽可能找到所有的棋子，即使找出来并不存在的棋子也没关系。另一个准备工作是将彩色图像的 BGR 模式转换为 HSV，以便在判断颜色时可以消除明暗、色温等干扰因素。

识别过程就是遍历每一个检测到的圆，在圆心处取 10x10 像素的图像，计算 S 通道和 H 通道的均值，并判断是否存在棋子以及棋子的颜色。代码中的阈值为经验值。识别棋子颜色，亦可考虑使用机器学习的方式实现。

>>> mesh = np.linspace(22, 598, 19, dtype=np.int)>>> rows, cols = np.meshgrid(mesh, mesh)

>>> circles = cv2.HoughCircles(board_gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=40, param2=10, minRadius=12, maxRadius=18) # 再做一次圆检测

>>> circles = np.uint32(np.around(circles[0]))>>> phase = np.zeros_like(rows, dtype=np.uint8)>>> im_hsv = cv2.cvtColor(board_bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL)>>> for circle in circles: row = int(round((circle[1]-22)/32)) col = int(round((circle[0]-22)/32)) hsv_ = im_hsv[cols[row,col]-5:cols[row,col]+5, rows[row,col]-5:rows[row,col]+5] s = np.mean(hsv_[:,:,1]) v = np.mean(hsv_[:,:,2]) if 0 < v < 115: phase[row,col] = 1 # 黑棋 elif 0 < s < 50 and 114 < v < 256: phase[row,col] = 2 # 白棋

>>> phasearray([[1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1], [0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 0, 2, 1, 2, 1, 1, 1], [0, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 0], [1, 1, 1, 2, 2, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], [1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 0, 0, 2, 2, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0], [2, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0], [0, 2, 2, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 2, 2, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0], [0, 0, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 0, 1, 2, 2, 1, 0, 1], [0, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 0, 1, 0, 2, 2, 0, 0], [0, 0, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 0, 0, 0], [0, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 0, 2, 1], [2, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 0, 1], [1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 0, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 0], [1, 1, 0, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 0], [0, 0, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 0, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1], [1, 1, 2, 2, 2, 2, 0, 2, 2, 0, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 1], [1, 1, 2, 0, 0, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 0], [1, 2, 2, 0, 0, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1], [2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0]], dtype=uint8)

源码文件

4.1 统计棋子和围空数量的脚本文件

stats.py

# -*- coding: utf-8 -*-

"""根据围棋局面，计算对局结果

使用NumPy二维ubyte数组存储局面，约定：0 - 空1 - 黑子2 - 白子3 - 黑空4 - 白空5 - 黑子统计标识6 - 白子统计标识7 - 黑残子8 - 白残子9 - 单官/公气/统计标识"""

import numpy as npimport os

os.system('')

def show_phase(phase): """显示局面"""

def find_blank(phase, cell): """找出包含cell的成片的空格"""

def _find_blank(phase, result, cell): i, j = cell phase[i,j] = 9 result['cross'].add(cell)

result = {'cross':set(), 'b_around':set(), 'w_around':set()} _find_blank(phase, result, cell)

return result

def find_blanks(phase): """找出所有成片的空格"""

blanks = list() while True: cells = np.where(phase==0) if cells[0].size == 0: break

blanks.append(find_blank(phase, (cells[0][0], cells[1][0])))

return blanks

def stats(phase): """统计结果"""

for i, j in item['cross']: temp[i, j] = v

black = temp[temp==1].size + temp[temp==3].size white = temp[temp==2].size + temp[temp==4].size common = temp[temp==9].size

return black, white, common

show_phase(phase) black, white, common = stats(phase) print('--------------------------------------') print('黑方：%d，白方：%d，公气：%d'%(black, white, common))

4.2 视觉识别的脚本文件

go.py

# -*- coding: utf-8 -*-

"""识别图像中的围棋局面"""

import cv2import numpy as np

from stats import show_phase, stats

class GoPhase: """从图片中识别围棋局面"""

def __init__(self, pic_file, offset=3.75): """构造函数，读取图像文件，预处理"""

self.offset = offset # 黑方贴七目半 self.im_bgr = cv2.imread(pic_file) # 原始的彩色图像文件，BGR模式 self.im_gray = cv2.cvtColor(self.im_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转灰度图像 self.im_gray = cv2.GaussianBlur(self.im_gray, (3,3), 0) # 灰度图像滤波降噪 self.im_edge = cv2.Canny(self.im_gray, 30, 50) # 边缘检测获得边缘图像

self.board_gray = None # 棋盘灰度图 self.board_bgr = None # 棋盘彩色图 self.rect = None # 棋盘四个角的坐标，顺序为lt/lb/rt/rb self.phase = None # 用以表示围棋局面的二维数组 self.result = None # 对弈结果

self._find_chessboard() # 找到棋盘 self._location_grid() # 定位棋盘格子 self._identify_chessman() # 识别棋子 self._stats() # 统计黑白双方棋子和围空

def _find_chessboard(self): """找到棋盘"""

contours, hierarchy = cv2.findContours(self.im_edge, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 提取轮廓 area = 0 # 找到的最大四边形及其面积 for item in contours: hull = cv2.convexHull(item) # 寻找凸包 epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(hull, True) # 忽略弧长10%的点 approx = cv2.approxPolyDP(hull, epsilon, True) # 将凸包拟合为多边形

if len(approx) == 4 and cv2.isContourConvex(approx): # 如果是凸四边形 ps = np.reshape(approx, (4,2)) # 四个角的坐标 ps = ps[np.lexsort((ps[:,0],))] # 排序区分左右 lt, lb = ps[:2][np.lexsort((ps[:2,1],))] # 排序区分上下 rt, rb = ps[2:][np.lexsort((ps[2:,1],))] # 排序区分上下

a = cv2.contourArea(approx) if a > area: area = a self.rect = (lt, lb, rt, rb)

if not self.rect is None: pts1 = np.float32([(10,10), (10,650), (650,10), (650,650)]) # 预期的棋盘四个角的坐标 pts2 = np.float32(self.rect) # 当前找到的棋盘四个角的坐标 m = cv2.getPerspectiveTransform(pts2, pts1) # 生成透视矩阵 self.board_gray = cv2.warpPerspective(self.im_gray, m, (660, 660)) # 执行透视变换 self.board_bgr = cv2.warpPerspective(self.im_bgr, m, (660, 660)) # 执行透视变换

def _location_grid(self): """定位棋盘格子"""

if self.board_gray is None: return

        circles = cv2.HoughCircles(self.board_gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=90, param2=16, minRadius=10, maxRadius=20) # 圆检测

xs, ys = circles[0,:,0], circles[0,:,1] # 所有棋子的x坐标和y坐标 xs.sort() ys.sort()

k = 1 while xs[k]-xs[:k].mean() < 15: k += 1 x_min = int(round(xs[:k].mean()))

k = 1 while ys[k]-ys[:k].mean() < 15: k += 1

y_min = int(round(ys[:k].mean()))

k = -1 while xs[k:].mean() - xs[k-1] < 15: k -= 1 x_max = int(round(xs[k:].mean()))

k = -1 while ys[k:].mean() - ys[k-1] < 15: k -= 1 y_max = int(round(ys[k:].mean()))

if abs(600-(x_max-x_min)) < abs(600-(y_max-y_min)): v_min, v_max = x_min, x_max else: v_min, v_max = y_min, y_max

pts1 = np.float32([[22, 22], [22, 598], [598, 22], [598, 598]]) # 棋盘四个角点的最终位置 pts2 = np.float32([(v_min, v_min), (v_min, v_max), (v_max, v_min), (v_max, v_max)]) m = cv2.getPerspectiveTransform(pts2, pts1) self.board_gray = cv2.warpPerspective(self.board_gray, m, (620, 620)) self.board_bgr = cv2.warpPerspective(self.board_bgr, m, (620, 620))

def _identify_chessman(self): """识别棋子"""

if self.board_gray is None: return

mesh = np.linspace(22, 598, 19, dtype=np.int) rows, cols = np.meshgrid(mesh, mesh)

        circles = cv2.HoughCircles(self.board_gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=40, param2=10, minRadius=12, maxRadius=18)

circles = np.uint32(np.around(circles[0]))

self.phase = np.zeros_like(rows, dtype=np.uint8) im_hsv = cv2.cvtColor(self.board_bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL)

for circle in circles: row = int(round((circle[1]-22)/32)) col = int(round((circle[0]-22)/32))

hsv_ = im_hsv[cols[row,col]-5:cols[row,col]+5, rows[row,col]-5:rows[row,col]+5] s = np.mean(hsv_[:,:,1]) v = np.mean(hsv_[:,:,2])

if 0 < v < 115: self.phase[row,col] = 1 # 黑棋 elif 0 < s < 50 and 114 < v < 256: self.phase[row,col] = 2 # 白棋

def _stats(self): """统计黑白双方棋子和围空"""

self.result = stats(self.phase)

def show_image(self, name='gray', win="GoPhase"): """显示图像"""

if name == 'bgr': im = self.board_bgr elif name == 'gray': im = self.board_gray else: im = self.im_bgr

if im is None: print('识别失败，无图像可供显示') else: cv2.imshow(win, im) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

def show_phase(self): """显示局面"""

if self.phase is None: print('识别失败，无围棋局面可供显示') else: show_phase(self.phase)

def show_result(self): """显示结果"""

if self.result is None: print('识别失败，无对弈结果可供显示') else: black, white, common = self.result B = black+common/2-self.offset W = white+common/2+self.offset result = '黑胜' if B > W else '白胜'

print('黑方：%0.1f，白方：%0.1f，%s'%(B, W, result))

if __name__ == '__main__': go = GoPhase('res/pic_0.jpg') go.show_image('origin') go.show_image('gray') go.show_phase() go.show_result()

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2.2 显示一个围棋局面

2.3 计算黑白双方的棋子和围空

处理流程

3.1 图像预处理

3.2 识别并定位棋盘

3.3 透视矫正

3.4 定位棋盘格子

3.5 识别棋子及其颜色

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