使用 OpenCV 检测棋盘中的中国棋子

Question

如何使用 OpenCV 在此图像中检测中国象棋棋子？

我试过使用 HoughCircles，但没有找到圆圈。

Mat src = imread( "x.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
GaussianBlur( src, src, Size(9, 9), 2, 2 );

vector<Vec3f> circles;
HoughCircles( src, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, src.rows/16);
cout << circles.size() << endl;
// The output is: 0

也测试了 Blob 检测器，但结果不正确。

Mat im = imread( "x.jpg", IMREAD_GRAYSCALE );

vector<KeyPoint> kps;
SimpleBlobDetector().detect(im, kps);

Mat im_kps;
drawKeypoints( im, kps, im_kps, Scalar(0,0,255), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS );
imshow("keypoints", im_kps );
waitKey(0);

Answer 1

从图像 m 中分离红色时可能出现的一个问题是棋子与同样为红色的背景的混合。当运行宁inRange()时，会出现这样的情况：

跳棋的位置一看就很难分辨！但是我们可以使用称为 dilation 和 erosion 的技巧来移除次要部分（网格），同时保留重要部分（圆形检查器）。

这里是用膨胀和腐蚀来解决检查器问题的代码：

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

Mat getElement(int erosion_size)
{
  return getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE,
         cv::Size(2 * erosion_size + 1, 2 * erosion_size + 1),
         cv::Point(erosion_size, erosion_size) );
}
int main( )
{
    vector<vector<Point> > contours;
    //vector<Vec4i> hierarchy;
    //int largest_area,largest_contour,largest_contour_index;
    //RotatedRect bounding_ellipse;

     Mat image,dst,filtered;
     Mat a1,a2;

     //Color ranging red (from both left & right spectrums)
     image = imread("circles.jpg");
     cvtColor(image,filtered,CV_BGR2HSV);

     Scalar low = Scalar(0, 100, 50);
     Scalar up = Scalar(10, 255, 255);

     Scalar low2 = Scalar(160, 100, 50);
     Scalar up2 = Scalar(179, 255, 255);

     inRange(filtered, low2, up2, a1);
     inRange(filtered, low2, up2, a2);
     bitwise_or(a1,a2,filtered);

     imshow("troll", filtered);


     // Fill in small holes from Chinese lettering
     dilate(filtered,filtered,getElement(11));

     imshow("better", filtered);
     // Erode to remove minor (like square lines) objects
     erode(filtered,filtered,getElement(25));
     imshow("best",filtered);

     findContours(filtered, contours, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

     for( int i = 0; i< contours.size(); i++ )
     {
       //Only draw big contours, not minor details
        double area =contourArea( contours[i],false);
        if(area > 1500)
        {
          drawContours(image, contours, i, Scalar(0,255,0), 5);
        }
    }
     imshow( "Result window", image );

     waitKey(0);
     return 0;
}

解释：

1.膨胀

我们从膨胀开始，它允许图像的较亮部分 "expand" 覆盖 "darker" 部分。所以，在这里，我们将使用它来去除中文字母（这样在膨胀时，我们不会在圆圈中间有大洞）：

2。侵蚀

如您所见，现在圆圈已填满，我们可以继续侵蚀。我们需要扩大 比我们侵蚀的量更多 ，因为我们需要从图像中删除网格条。应用腐蚀，我们只得到棋盘上的棋子（以及我们稍后将处理的一些噪声）：

3。轮廓加工

现在，我们可以处理跳棋了，但是我们需要过滤掉图像周围的噪声。为此，我们将从侵蚀结果中运行 findContours()，但我们还将检查轮廓的区域 contourArea()，以确保它是我们的跳棋。如果面积小于 1500，我们就知道它是噪音，我们可以将其丢弃。或者，我们可以将它绘制到屏幕上。

使用 OpenCV 检测棋盘中的中国棋子

Detect chinese chess pieces in chessboard using OpenCV

c++

opencv

detection

解释：

1.膨胀

2。侵蚀

3。轮廓加工