[發明專利]一種象棋機器人對棋盤圖像的處理方法

在審

• 申請號: 201710563902.X
• 申請日: 2017-07-12
• 公開（公告）號: CN107578379A
• 公開（公告）日: 2018-01-12
• 發明（設計）人: 婁保東;吳清劭
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/20;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/90
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司32200
• 代理人: 祁文彥

技術領域

本發明涉及一種象棋機器人，特別是一種象棋機器人對棋盤圖像的處理方法。

背景技術

人類接受外界信息的方式是通過視覺，模仿人類的眼睛視覺為機器人增加視覺功能，希望機器人也能和人一樣對外界不同的環境做出不同的反應，我們需要安裝攝像頭獲取圖像，將圖片經過計算機的一系列加工處理，使得圖片轉化為計算機、機器人能夠理解的數據。

發明內容

本發明要解決的技術問題是針對上述現有技術的不足，而提供一種象棋機器人對棋盤圖像的處理方法。

為解決上述技術問題，本發明采用的技術方案是：

一種象棋機器人對棋盤圖像的處理方法，包括：

第一步，對棋盤圖像進行灰度化處理；具體做法為：首先找出像素點的三個顏色分量的值，并對這三個值取平均值，然后令該像素點的三個顏色分量的值都取一樣的平均值；以該像素點的亮度值來表示圖像的灰度值，在YUV色彩空間中，Y的意義是指像素點的亮度，因此，我們可以用色彩的分量值來共同描述出Y的取值，并將該值作為圖像的灰度值；

第二步，對第一步中灰度化后的棋盤圖像進行中值濾波處理；把鄰域中的像素，按像素的灰度級數進行升序排序，然后計算該組像素值對應的中位數，并以此數作為該組像素的目標像素值；

第三步，對第二步中經濾波的棋盤圖像進行銳化處理；利用微分法對經濾波處理后模糊的圖像邊緣進行銳化處理；

第四步，對第三步中經銳化處理的棋盤圖像進行圖像分割；

第五步，對第四步中經分割處理的棋盤圖像進行邊緣檢測；邊緣檢測算子采用Sobel算子。

所述第二步中中值濾波處理的具體做法為：

1、以像素點為中心，用一種圖形作為分割，提取出該像素點的領域，按像素的灰度級數進行升序排序，然后計算該組像素值對應的中位數，并以此數作為該組像素的目標像素值；

2、獲取模板所有像素的灰度值；

3、以從小到大的順序對這些灰度值進行排列；

4、將中間數據作為該模板的像素值。

所述第四步中圖像分割的具體做法是：

1、隨機選取一個初始的閾值T；

2、用當前的閾值作為圖像的分割標準，將圖像分成兩個區域；

3、計算出兩個區域的像素的平均灰度值μ₁和μ₂；

4、計算一個新的閾值：

5、重復步驟2和4，直到閾值不再發生變化或者是變化幅度小于設定的值。

所述第一步中顏色亮度值轉換為灰度值的公式為：

Gray(i,j)＝0.3R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)

式中：Gray(i,j)表示轉換后的圖像在點(i,j)處的灰度值；R(i,j)表示圖像在點(i,j)處的紅色亮度值；G(i,j)表示圖像在點(i,j)處的綠色亮度值；B(i,j)表示圖像在點(i,j)處的藍色亮度值。

本發明采用上述方案后，具有如下技術效果：

本發明提供了一套完整的象棋機器人圖像處理方法，機器人攝像頭獲取到的圖像，利用計算機對圖像進行灰度、濾波、銳化等操作，使圖像被處理成為象棋機器人能夠準確識別中棋盤圖像中的重要信息，為后續準確設計棋盤坐標、識別棋子做好準備。

附圖說明

圖1是未處理過的棋盤圖像。

圖2是灰度化后的棋盤圖像。

圖3是中值濾波后的棋盤圖像。

圖4是經微分法處理后的棋盤圖像。

圖5是經閾值分割后的棋盤圖像。

圖6是經邊緣檢測后的棋盤圖像。

具體實施方式

第一步，對棋盤圖像進行灰度化處理；具體做法為：首先找出像素點的三個顏色分量的值，并對這三個值取平均值，然后令該像素點的三個顏色分量的值都取一樣的平均值；以該像素點的亮度值來表示圖像的灰度值，在YUV色彩空間中，Y的意義是指像素點的亮度，因此，我們可以用色彩的分量值來共同描述出Y的取值，并將該值作為圖像的灰度值；

轉換公式為：

Gray(i,j)＝0.3R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)

式中Gray(i,j)表示轉換后的圖像在點(i,j)處的灰度值；R(i,j)表示圖像在點(i,j)處的紅色亮度值；G(i,j)表示圖像在點(i,j)處的綠色亮度值；B(i,j)表示圖像在點(i,j)處的藍色亮度值。