基于目标轮廓与骨架特征的棋子识别算法

作者：郭晓峰^*; 王耀南; 周显恩; 钱珊珊

来源：电子测量与仪器学报, 2018, 32(09): 142-149.

DOI：10.13382/j.jemi.2018.09.020

• 机器视觉
• 最小外接圆定位
• 轮廓与骨架
• Hu矩
• 支持向量机

针对中国象棋机器人系统中棋子识别问题,提出了一种基于目标轮廓与骨架特征的棋子识别算法。首先,采用Hough圆检测进行棋子粗定位及预处理。随后,对单幅棋子图像进行形态学处理,提取最大面积轮廓,并利用其最小外接圆进行定位修正。最后,对定位修正后的棋子图像提取其外轮廓与内骨架,计算其Hu矩作为特征向量,并利用支持向量机(SVM)进行识别。以直径为25 mm的棋子为测试对象,利用象棋机器人采集图像进行测试,结果表明,棋子平均识别率在99%以上,平均识别时间为20 ms,完全满足现有象棋机器人需求。

• 单位
  湖南大学