python 바둑 포 지 셔 닝 바둑판 위치 식별

최근 에 바둑 인식 항목 을 만들어 야 하 는데 먼저 바둑판 의 위 치 를 정 해 야 한다.효과 도 는 다음 과 같다.
효과 도
원 도

중간 처리 효과

최종 결과

사고 분석.
우 리 는 python opencv 의 관련 함 수 를 이용 하여 조작 을 실현 하고 바둑판 색상 의 특징 에 따라 관련 특징 을 찾 아 바둑판 구역 을 파 냅 니 다.원본 그림 에서 바둑판 위 치 를 캡 처 하 는 것 이 좋 습 니 다.
원본 코드:바둑판 위치 지정

from PIL import ImageGrab
import numpy as np
import cv2
from glob import glob

imglist = sorted(glob("screen/*.jpg"))
for i in imglist:
# while 1:
    img = cv2.imread(i)
    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)  #    
    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

    #     
    epsilon = 0.02*cv2.arcLength(contours[maxint],True)
    if epsilon<1:
        continue
    
    #     
    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()

그림 저장

from PIL import ImageGrab
import numpy as np
import cv2
from glob import glob
import os

imglist = sorted(glob("screen/*.jpg"))
a=0
for i in imglist:
# while 1:
    a=a+1
    img = cv2.imread(i)
    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)  #    
    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)

    #        
    img_file_1 = "./temp"
    #           
    if not os.path.exists(img_file_1):
        os.mkdir(img_file_1)

    cv2.imshow("0",img)
    cv2.imwrite(img_file_1 + "/" + 'temp_%d.jpg'%a, 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

    #     
    epsilon = 0.02*cv2.arcLength(contours[maxint],True)
    if epsilon<1:
        continue
    
    #     
    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)
    #        
    img_file_2 = "./checkerboard"
    #           
    if not os.path.exists(img_file_2):
        os.mkdir(img_file_2)
    cv2.imwrite(img_file_2 + "/" + 'checkerboard_%d.jpg'%a, checkerboard)
cv2.destroyAllWindows()

python 이 바둑판 의 위 치 를 식별 하 는 데 관 한 이 글 은 여기까지 소개 되 었 습 니 다.더 많은 python 바둑 의 위치 추적 내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 조회 하 시기 바 랍 니 다.앞으로 많은 응원 바 랍 니 다!