基于python定位棋子位置及识别棋子颜色

czhuosu

目录

• 1、将棋盘分割成19x19的小方格
  
• 2、根据像素占比识别是否是黑色棋子
  
• 3、根据像素占比识别是否是白色棋子
  
• 4、将棋盘棋子位置通过列表表示
  
• 完备代码如下：
  

这一篇主要实现定位棋子位置及识别棋子颜色。
围棋棋盘原图如下：

经过上一章节处理，已经将棋盘位置找到，如下图:

如今根据新图，进行棋子位置的定位

1、将棋盘分割成19x19的小方格

为了定位出棋盘每个交叉点上，是否有棋子，需要将棋盘分割成19X19的小方格，由于围棋棋盘每个交叉线直接距离相同，是矩形，因此分割成小方格十分容易，如下图：

若想将棋盘分割成19x19的小方格，需要知道以下几个参数。

1. small_length=38  #每个小格宽高qizi_zhijing=38#棋子直径zuoshangjiao=20#棋盘四周的宽度

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这些可以使用imagewathch（VS下opencv的插件）工具，方便的知道，这个工具可以实时检察图像的宽高，某个位置的像素值。这个工具的使用可以看我另外一篇文章：opencv用VS2013调试时用Image Watch插件检察图片，代替一堆数据，直观很多。
下面是将原图分割成19X19小方格的代码

1. img = cv2.imread("src.jpg")cv2.imshow("src",img)#变量定义small_length=38  #每个小格宽高qizi_zhijing=38#棋子直径zuoshangjiao=20#棋盘四周的宽度for i in range(19):    for j in range(19):        #print(i,j)        lie = i        hang = j        Tp_x = small_length * lie        Tp_y = small_length * hang        Tp_width = qizi_zhijing        Tp_height = qizi_zhijing        #测试用        cv2.rectangle(img, (Tp_x, Tp_y), (Tp_x + Tp_width, Tp_y + Tp_height),(255, 0, 0), 2)        cv2.imwrite('img.jpg', img)        img_temp=img[Tp_y:Tp_y+Tp_height, Tp_x:Tp_x+Tp_width]#参数含义分别是：y、y+h、x、x+w        cv2.imwrite('img_temp3.jpg', img_temp)        cv2.imshow("3", img_temp)        cv2.waitKey(20)

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2、根据像素占比识别是否是黑色棋子

上面三种图像是我们分割成小方格后的三种主要形态，分别代表黑色棋子，白色棋子以及无棋子。此中黑色棋子最好查找，我们将图像进行灰度化——二值化后，通过统计黑色像素占比高出一定数值，就能知道该处是否有黑色棋子。
这里我将统计黑色占比的代码，封装成了一个函数，如下;

1. """  "********************************************************************************************函数功能 ：统计二值化图片黑色像素点百分比*输入参数 ：输入裁剪后图像，*返 回 值 ：返回黑色像素点占比0-1之间*编写时间 ： 2021.6.30*作    者 ： diyun********************************************************************************************"""def Heise_zhanbi(img):    [height, width, tongdao] = img.shape    #print(width, height, tongdao)    # cv2.imshow("3", img)    # cv2.waitKey(20)    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    # cv2.imshow("binary", gray)    # cv2.waitKey(100)    etVal, threshold = cv2.threshold(gray, 125, 255, cv2.THRESH_BINARY)    # cv2.imshow("threshold", threshold)    # cv2.waitKey(200)    a = 0    b = 0    counter = 0#;/*目的像素点个数*/    zhanbi = 0#;/*目的像素点比值*/    for row in range(height):        for col in range(width):            val = threshold[row][col]            if (val) == 0:#黑色                a = a + 1            else:                b = b + 1    zhanbi = (float)(a) / (float)(height*width)    #print("黑色像素个数", a, "黑色像素占比", zhanbi)    return zhanbi

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3、根据像素占比识别是否是白色棋子

同样的，我们可以统计像素中白色占比，来进行识别该位置是否是白色棋子，但是这里需要注意一个问题，如果按照上面黑色棋子识别方法进行灰度化、二值化会造成白色棋子和无棋子分辨不了，二者都有大面积的白色，因此这里需要调整二值化的阈值，分开无棋子和白色棋子的图像。
封装好的代码如下：

1. """  "********************************************************************************************函数功能 ：统计二值化图片白色像素点百分比*输入参数 ：输入裁剪后图像，*返 回 值 ：返回白色像素点占比0-1之间*编写时间 ： 2021.6.30*作    者 ： diyun********************************************************************************************"""def Baise_zhanbi(img):    [height, width, tongdao] = img.shape    #print(width, height, tongdao)    # cv2.imshow("3", img)    # cv2.waitKey(20)    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    # cv2.imshow("binary", gray)    # cv2.waitKey(100)    etVal, threshold = cv2.threshold(gray, 235, 255, cv2.THRESH_BINARY)    # cv2.imshow("threshold", threshold)    # cv2.waitKey(200)    a = 0    b = 0    counter = 0#;/*目的像素点个数*/    zhanbi = 0#;/*目的像素点比值*/    for row in range(height):        for col in range(width):            val = threshold[row][col]            if (val) == 0:#黑色                a = a + 1            else:                b = b + 1    zhanbi = (float)(b) / (float)(height*width)    #print("白色像素个数", b, "白色像素占比", zhanbi)    return zhanbi

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效果图如下:

4、将棋盘棋子位置通过列表表示

我们新建一个19*19的列表来存储棋子，列表中：

0：代表无棋子
1：代表白色
2：代表黑色

代码如下：

1. list = [[0 for i in range(19)] for j in range(19)]

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当为黑色棋子时：

1. list[hang][lie]=2#黑色#print("当前棋子为黑色")print("第", i, "行，第", j, "列棋子为黑色：", i, j)

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当为白色棋子时：

1. list[hang][lie] = 1  # 白色#print("当前棋子为白色")print("第", i, "行，第", j, "列棋子为白色：", i, j)

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效果图如下：

完备代码如下：

1. from PIL import ImageGrabimport numpy as npimport cv2from glob import globimport osimport time#Python将数字转换成大写字母def getChar(number):    factor, moder = divmod(number, 26) # 26 字母个数    modChar = chr(moder + 65)          # 65 -> 'A'    if factor != 0:        modChar = getChar(factor-1) + modChar # factor - 1 : 商为有效值时起始数为 1 而余数是 0    return modChardef getChars(length):    return [getChar(index) for index in range(length)]"""  "********************************************************************************************函数功能 ：统计二值化图片黑色像素点百分比*输入参数 ：输入裁剪后图像，*返 回 值 ：返回黑色像素点占比0-1之间*编写时间 ： 2021.6.30*作    者 ： diyun********************************************************************************************"""def Heise_zhanbi(img):    [height, width, tongdao] = img.shape    #print(width, height, tongdao)    # cv2.imshow("3", img)    # cv2.waitKey(20)    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    # cv2.imshow("binary", gray)    # cv2.waitKey(100)    etVal, threshold = cv2.threshold(gray, 125, 255, cv2.THRESH_BINARY)    # cv2.imshow("threshold", threshold)    # cv2.waitKey(200)    a = 0    b = 0    counter = 0#;/*目的像素点个数*/    zhanbi = 0#;/*目的像素点比值*/    for row in range(height):        for col in range(width):            val = threshold[row][col]            if (val) == 0:#黑色                a = a + 1            else:                b = b + 1    zhanbi = (float)(a) / (float)(height*width)    #print("黑色像素个数", a, "黑色像素占比", zhanbi)    return zhanbi"""  "********************************************************************************************函数功能 ：统计二值化图片白色像素点百分比*输入参数 ：输入裁剪后图像，*返 回 值 ：返回白色像素点占比0-1之间*编写时间 ： 2021.6.30*作    者 ： diyun********************************************************************************************"""def Baise_zhanbi(img):    [height, width, tongdao] = img.shape    #print(width, height, tongdao)    # cv2.imshow("3", img)    # cv2.waitKey(20)    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    # cv2.imshow("binary", gray)    # cv2.waitKey(100)    etVal, threshold = cv2.threshold(gray, 235, 255, cv2.THRESH_BINARY)    # cv2.imshow("threshold", threshold)    # cv2.waitKey(200)    a = 0    b = 0    counter = 0#;/*目的像素点个数*/    zhanbi = 0#;/*目的像素点比值*/    for row in range(height):        for col in range(width):            val = threshold[row][col]            if (val) == 0:#黑色                a = a + 1            else:                b = b + 1    zhanbi = (float)(b) / (float)(height*width)    #print("白色像素个数", b, "白色像素占比", zhanbi)    return zhanbi"""  "********************************************************************************************函数功能 ：定位棋盘位置*输入参数 ：截图*返 回 值 ：裁剪后的图像*编写时间 ： 2021.6.30*作    者 ： diyun********************************************************************************************"""def dingweiqizi_weizhi(img):    '''********************************************    1、定位棋盘位置    ********************************************'''    #img = cv2.imread("./screen/1.jpg")    image = img.copy()    w, h, c = img.shape    img2 = np.zeros((w, h, c), np.uint8)    img3 = np.zeros((w, h, c), np.uint8)    # img = ImageGrab.grab() #bbox specifies specific region (bbox= x,y,width,height *starts top-left)    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)    lower = np.array([10, 0, 0])    upper = np.array([40, 255, 255])    mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)    erodeim = cv2.erode(mask, None, iterations=2)  # 腐蚀    dilateim = cv2.dilate(erodeim, None, iterations=2)    img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=dilateim)    frame = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    ret, dst = cv2.threshold(frame, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)    contours, hierarchy = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)    #cv2.imshow("0", img)    i = 0    maxarea = 0    nextarea = 0    maxint = 0    for c in contours:        if cv2.contourArea(c) > maxarea:            maxarea = cv2.contourArea(c)            maxint = i        i += 1    # 多边形拟合    epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(contours[maxint], True)    if epsilon < 1:        print("error :   epsilon < 1")        pass    # 多边形拟合    approx = cv2.approxPolyDP(contours[maxint], epsilon, True)    [[x1, y1]] = approx[0]    [[x2, y2]] = approx[2]    checkerboard = image[y1:y2, x1:x2]    # cv2.imshow("1", checkerboard)    # cv2.waitKey(1000)    #cv2.destroyAllWindows()    return checkerboard"""  "********************************************************************************************函数功能 ：定位棋子颜色及位置*输入参数 ：裁剪后的图像*返 回 值 ：棋子颜色及位置列表*编写时间 ： 2021.6.30*作    者 ： diyun********************************************************************************************"""def dingweiqizi_yanse_weizhi(img):    '''********************************************    2、识别棋盘棋子位置及颜色及序号；    ********************************************'''    #img = cv2.imread("./checkerboard/checkerboard_1.jpg")    img = cv2.resize(img, (724,724), interpolation=cv2.INTER_AREA)    #cv2.imshow("src",img)    #cv2.waitKey(1000)    #变量定义    small_length=38  #每个小格宽高    qizi_zhijing=38#棋子直径    zuoshangjiao=20#棋盘四周的宽度    list = [[0 for i in range(19)] for j in range(19)]    #print(list)    for i in range(19):        for j in range(19):            lie = i            hang = j            Tp_x = small_length * lie            Tp_y = small_length * hang            Tp_width = qizi_zhijing            Tp_height = qizi_zhijing            img_temp=img[Tp_y:Tp_y+Tp_height, Tp_x:Tp_x+Tp_width]#参数含义分别是：y、y+h、x、x+w            heise_zhanbi=Heise_zhanbi(img_temp)            if heise_zhanbi>0.5:                list[hang][lie]=2#黑色                print("第", j+1, "行，第", i+1, "列棋子为黑色")                #print("当前棋子为黑色")            else:                baise_zhanbi = Baise_zhanbi(img_temp)                if baise_zhanbi > 0.15:                    list[hang][lie] = 1  # 白色                    print("第", j+1, "行，第",i+1 , "列棋子为白色")                    #print("当前棋子为白色")                else:                    list[hang][lie] = 0  # 无棋子                    #print("当前位置没有棋子")            #print(heise_zhanbi)    #cv2.imshow("2",img)    #print("\n")    #print(list)    return  listif __name__ =="__main__":    list0 = [[0 for i in range(19)] for j in range(19)]    list_finall = []    img = cv2.imread("./screen/9.jpg")    '''********************************************    1、定位棋盘位置    ********************************************'''    img_after=dingweiqizi_weizhi(img)    #cv2.imshow("src",img)    '''********************************************    2、识别棋盘棋子位置及颜色及序号；    ********************************************'''    list1=dingweiqizi_yanse_weizhi(img_after)    print(list1)

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