基于卷积神经网络的棋子定位和识别方法

图像处理卷积神经二值图像深度学习

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。

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