棋盘识别 该项目重点介绍了采用计算机视觉技术处理棋盘图像并识别棋盘配置的方法。 尽管将棋盘检测用于相机校准是一个经典的视觉问题，但是现有的棋子识别技术在受控环境下仍能正常工作。 程序针对所选的彩色棋盘和一组特定的棋子而定制。 该项目中使用的方法通过使用聚类来分割棋盘和棋子，而与颜色方案无关，对现有研究进行了补充。 对于棋子识别，该方法引入了一种新颖的方法，该方法使用R-CNN训练鲁棒的分类器以处理不同类型的棋盘棋子。 与基于SIFT的分类器相比，该方法在不同种类的样本上表现更好。 如果扩展，这项工作对于记录动作和培训国际象棋AI以预测特定棋盘配置的最佳可能动作可能很有用。 方法堆栈： 获

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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。

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