深度学习核心技术精讲100篇（五十五）- 基于OpenCV实现棋盘图像识别

本文我们将一起学习如何使用计算机视觉技术识别棋子及其在棋盘上的位置

我们利用计算机视觉技术和卷积神经网络（CNN）为这个项目创建分类算法，并确定棋子在棋盘上的位置。最终的应用程序会保存整个图像并可视化的表现出来，同时输出棋盘的2D图像以查看结果。

（左）实时摄像机进给的帧和棋盘的（右）二维图像

01. 数据

我们对该项目的数据集有很高的要求，因为它最终会影响我们的实验结果。我们在网上能找到的国际象棋数据集是使用不同的国际象棋集、不同的摄影机拍摄得到的，这导致我们创建了自己的数据集。我使用国际象棋和摄像机（GoPro Hero6 Black以“第一人称视角”角度）生成了自定义数据集，这使我的模型更加精确。该数据集包含2406张图像，分为13类（请参阅下文）。总结：这花费了我们很多时间，但是这使得训练图像尽可能地接近在应用程序中使用时所看到的图像。

自定义数据集的细分

为了构建该数据集，我首先创建了capture_data.py，当单击S键

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