取棋子博弈问题 随机生成4堆棋子（棋子数为10以内的整数），人先选，电脑后选，选到最后一个棋子胜，每次只能从一堆中选棋子，个数不限

机器学习项目基于卷积神经网络CNN实现中国象棋棋子识别源码+数据集+项目说明.zip 项目文件包括日志文件夹、源代码文件cnn.py、模型文件、模型测试文件、数据集文件夹； 当然也有一些数据集的调试文件。

中国象棋棋子定位采用的传统图像处理方法，复杂度高；识别棋子采用的传统文字识别方法，泛化性较差、精确度较低。提出一种基于棋子颜色特征的分割方法和改进的二值图像滤波算法，实现了棋子的快速定位，不需要二次修正位置；提出一种基于卷积神经网络的棋子识别方法，该方法可以应用于不同字体的棋子识别，在更换棋子的情况下，依然可以快速、准确地识别棋子。实验结果表明，该方法的定位误差为0.51 mm，平均定位时间0.212 s，对4类字体的平均棋子识别准确率为98.59%左右，证实了该方法的有效性和实用性。

中国象棋棋子棋盘图片

使用C#编写的wpf五子棋人人对战程序，能实现棋子跟随鼠标

中国象棋棋子数据集.zip

matlab不运行一段代码棋子运动跟踪器 在深度学习的帮助下跟踪棋子的运动。 演示： 欢迎使用棋子移动追踪器！ 该项目的主要目标是检测棋子的运动。 为了实现这一点，我使用深度学习模型扫描了64个空间中的每一个，以找出该空间中是否有棋子，然后将结果显示在图形界面上。 深度学习模型识别空间是否为空。 流程图 第一步是拍照棋盘。 之后，仅切出棋盘。 为此，我得到了棋盘的四个角，并在该角的基础上裁剪了棋盘并执行了透视变换，以便校正图像中的任何倾斜。 *转换后，将其分成尺寸为75x75的64张图像，并保存到名为“ img”的文件夹中。 然后从python代码中调用MATLAB函数，该函数读取“ img”文件夹中的图像并将其馈送到模型中，然后将预测结果返回到包含预测结果的python变量中。 基于该结果，将运行小型GUI，显示所有检测到的碎片。 GUI是使用pygame实现的。 深度学习模型架构 该模型是在MATLAB中实现和训练的。

咖啡色的简单棋盘 黑白棋子 很简单。可用于棋书的制作和打印。和象棋桥软件配合使用，颜色和谐不突兀。 谢谢

平面 棋子棋盘背景 用作程序设计 棋盘素材 棋子素材 中国象棋背景棋子棋盘 #可以用做设计中国象棋类游戏的背景，增加游戏的观赏度。 #可以直接使用的符合规格的素材，棋子棋尺寸相符 #非3D棋子，有伪3D效果 #可以同步使用本人分享的JAVA小游戏的源代码使用。 #https://github.com/luyixs/chinese_chess_BC20220404

网上找的素材资源，要么不齐，要么有背景色，此套棋子均为本人抠图所得，希望对大家有所帮助。