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

FutaHex 2.0 介绍 FutaHex是具有以下属性的Hex （棋盘游戏）引擎和AI： 蒙特卡洛树搜索算法的轻量级C ++实现。 没有外部依赖关系，仅使用标准C ++库。 使用C ++ 11/14功能广泛编写的 平台无关 预习 文献资料 这里列出了FutaHex 2.0 （当前git版本）的所有文档markdown文件。 如何编译 Windows（/） Linux（/ 样品 使用fhcore计算并确定下一步。 - TODO ... [常见问题] 执照 GPLv2-版权所有:copyright:2018 FutaAlice

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