运用卷积神经网络进行棋子定位与识别。

简介：
中国象棋棋子定位传统上依赖于复杂的图像处理技术，其性能存在局限性。同时，传统的文字识别方法在棋子识别方面也存在泛化能力不足以及精度较低的问题。为了解决这些挑战，我们提出了一种全新的方法，该方法基于棋子颜色特征进行分割，并结合改进的二值图像滤波算法，从而实现了对棋子的快速精准定位，且无需后续位置调整。此外，我们还开发了一种基于卷积神经网络的棋子识别方案，这种方案具备广泛的应用潜力，能够适应不同字体风格的棋子识别需求。即使在更换了不同的棋子类型时，该方法依然能够以极高的速度和准确度进行识别。实验数据表明，该方法的定位误差仅为0.51毫米，平均定位时间为0.212秒。在四种字体下测试后，平均棋子识别准确率达到了98.59%左右，充分验证了该方法的卓越性能和实际应用价值。