利用YOLO网络识别围棋图谱
1 Introduction2. Proposed System2.1 Board detection2.2 Go pieces detection and layout classification2.2.1. yolo2.2.2 Improved Detection Network Based on yolo2.2.3 model ensembl
很多人对学英语都感到崩溃，但最近山东的小学生又要学习一门“语言”—Python，除了山东在小学教材中加入Python外，今年浙江省高中信息技术教材改革项目中，也提到了Python。python进攻低幼年孩子已然无法避免，自三月起，在计算机二级考试中加入 “Python语言程序设计”科目，由此可见，世界已经无法阻挡Python入侵。 去年五月份，世界围棋第一人柯洁大战阿尔法狗，Python第一次登
基于python及图像识别的围棋棋盘棋子识别1——定位棋盘位置效果图原图中间处理效果最终结果思路分析源码：定位棋盘位置效果图最近需要做一个围棋识别的项目，首先要将棋盘位置定位出来，效果图如下：效果图原图中间处理效果最终结果思路分析我们利用python opencv的相关函数进行操作实现，根据棋盘颜色的特征，寻找到相关特征，将棋盘区域抠出来。最好从原始图像中将棋盘位置截取出来。源码：定位棋盘位置from PIL import ImageGrabimport numpy as npi
原创
2021-07-29 11:11:23
1689阅读
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;namespace boardDemo
{
class verticalLine
{ 定义一个竖线结构体
使用说明:代码位置前提准备需要安装opencv库1、test1：单张图片检测直接运行21_0629_opencv_python_weiqi_test1.py即可。效果图2、test2：多张图片检测，输出顺序运行 21_0629_opencv_python_weiqi_test2.py前提是screen文件夹里的原始图像是按照顺序从1、2、3…排列的。...
原创
2021-07-29 11:11:16
1373阅读
# 基于Python及图像识别的围棋棋盘棋子识别
## 简介
围棋是一种古老而复杂的棋类游戏，对于初学者来说，识别棋盘上的棋子是一个困难的任务。本文介绍了一种基于Python及图像识别的方法，可以自动识别围棋棋盘上的棋子位置。
## 算法概述
该算法的目标是识别围棋棋盘上每个格子是否有棋子，并且判断棋子的颜色（黑或白）。整个算法包含以下步骤：
1. 预处理：对输入的棋盘图像进行预处理，包括灰
原创
2023-08-28 12:26:47
424阅读
#作者：韦访 1、概述上一节使用slim对图像进行识别，但是一张图片里就识别出一样东西，这节我们就来学习怎么检测图片里更多的物品。上一节我们使用的是Inception-ResNet-v2模型，这一节我们使用的是VGG模型。因为VGG在不仅在图像的识别上效果不错，而且在图像检测方面的效果也很好。2、下载VGG19模型和上节一样，我们也使用别人在ImageNet上训练好的模型来识别图片内容。打开以下
最近在做一个围棋棋盘棋子识别项目，这是该项目第二篇，第一篇见：1、基于python及图像识别的围棋棋盘棋子识别1——定位棋盘位置，基于python及图像识别的围棋棋盘棋子识别2——定位棋子位置及识别棋子颜色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:现在根据新图，进行棋子位置的定位1、将棋盘分割成1
原创
2021-07-29 11:11:20
2517阅读
很简单，作者写的差不多对，不高兴改了。。。刚接触图像处理是从摄像机标定开始，一直好奇opencv程序中是怎么实现棋盘定位的。自己也曾用matlab写过摄像机标定的整个过程，在图像中检测出棋盘的位置是整个标定过程的第一步，但一直不稳定，不知道opencv中采用什么算法检测棋盘的位置。很可惜，网上基本上没有这方面的资料，在opencv原文件中的提示：The algorithms developed a
目的检测出棋盘格角点亚像素位置原理大致原理 二值化-膨胀白色块-画矩形出后进行轮廓提取-直线拟合判断是否为四条边-查找领域的四边形-角点排序二值化1.1 二值化（opencv争对棋盘格的）计算直方图（每个像数值的数量）平滑直方图计算图像直方图的梯度得到梯度直方图 （做差）。满足以下条件则为局部最大值
梯度图直方图中前小于零后大于零直方图中前中后累加大于于总像素数1%然后判断局部最大值个数
目录前言一、识别方法1.目标检测2.分类3.Opencv图像处理 前言这篇写的是象棋机器人的识别代码部分 一、识别方法识别的方法一般包括目标检测、分类或者使用opencv处理图像。这三种方法我都有尝试，总的来说目标检测的精度需要大量的数据集作为支撑，分类任务所需的数据集较少，但是对棋盘的位置要求比较严格，opencv的图像处理方法不容易想到，也有一定的局限性。1.目标检测这里就不放代码了，也
Opencv-python 用solvepnp实现棋盘测距和欧拉角测定相机标定，获取相机内参 （内参数矩阵，畸变系数） 用以标定的图像相机标定代码：import cv2
import numpy as np
import glob
# 相机标定
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER | cv2.TERM_CRITERIA_EPS, 30, 0.001)
作者：yangyaqin图像识别全流程代码实战实验介绍图像分类在我们的日常生活中广泛使用，比如拍照识物，还有手机的AI拍照，在学术界，每年也有很多图像分类的比赛，本实验将会利用一个开源数据集来帮助大家学习如何构建自己的图像识别模型。本实验会使用MindSpore来构建图像识别模型，然后将模型部署到ModelArts上提供在线预测服务。主要介绍部署上线，读者可以根据【实验课程】花卉图像分类实验（&n
文章目录1 前言2 准备工作2.1 约定围棋局面的数据结构2.2 显示一个围棋局面2.3 计算黑白双方的棋子和围空3 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4 源码文件4.1 统计棋子和围空数量的脚本文件4.2 视觉识别的脚本文件 1 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Pytho
我们利用计算机视觉技术和卷积神经网络（CNN）为这个项目创建分类算法，并确定棋子在棋盘上的位置。最终的应用程序会保存整个图像并可视化的表现出来，同时输出棋盘的2D图像以查看结果。
原创
2021-06-24 10:28:19
239阅读
测试数据的混淆矩阵
原创
2021-07-16 17:26:36
483阅读
文章目录一、图像识别＆经典数据集1、Cifar数据集2、 ImageNet二、CNN三、卷积神经网络常用结构1、卷积层2、池化层（２）实现四、经典CNN模型1、LeNet-5 模型（1998）（１）模型（２）代码示例2、CNN模型正则表达3、Inception-v3模型（１）Inception结构（２）Inception模块实现五、ＣＮＮ迁移学习1、迁移学习介绍2、TF实现迁移学习（１）获取数据
我们直观上看到的一张图片里面的字符是很整齐的，但把图片放大，你就可以发现直观上看到的图片都是由一个个像素点组成的，比如下面这图片
很清晰的看到是“like3944”8个字符，但放大之后却是这样的
这样我就可以根据其每个像素点的颜色轨迹来进行图像字符识别！
算法原理是首先第一步把所有有可能出现的字符以节点的方式全部存储
搜索是我们很多人发现信息的主要渠道，但只能搜索文字显然是不够的，图像和视频肯定是搜索领域的下一个发展方向。当然，GooglePhotos已经能够部分实现这个功能了，但很显然这还远远不够。 不过Google在周三宣布，他们提供了一个强大的图像识别工具，名为GoogleCloudVisionAPI。对于开发者们来说，这可能会是一个非常有用的工具，有了它，开发者们就可以让自己的软件、机器人知道图像
