# OpenCV-Cascade-Classifier
使用OpenCV的级联分类器识别中国象棋棋子
OpenCV级联分类器模型训练
#### 文件夹内容:
Dataset_Red_Black文件夹保存了采集的棋子图片,是经过灰度化及中值滤波后的图片,红色棋子和黑色棋子图片分开保存,每种颜色7类棋子,每类棋子经筛选后保留200张各种角度的图片。
model_save文件夹保存了使用上述数据集训练好的级联分类器模型,包括红色棋子分类模型Red_Chess.yml和黑色棋子分类模型Black_Chess.yml,该模型可在recognize.py中直接使用。
TestPicture文件夹保留了4张用于测试的图片,检测模型分类的准确率。
#### 各py文件功能:
##### getDataSet.py:
运行该程序,手动转动棋子,采集棋子各角度图片用于训练模型。
##### train.py:
使用级联分类器训练分类模型。
##### recognize.py:
测试模型效果,TestPicture文件夹中有几张测试图片,也可直接处理摄像头实时画面。
使用级联分类器时,如果类别数量过多识别速度会很低,所以对棋子分类的解决方法是先使用其他方法(如判断R通道阈值)判断出棋子颜色(红色或黑色),再将该棋子送入对应颜色的棋子分类模型,这样棋子类别由14降为7,识别速度能加快,实测同时识别32个棋子帧率在0.7-0.8帧,约5帧内可以识别出全部棋子。
下面的测试结果中并没有先判断棋子颜色再将其送入到对应模型内,因此每种颜色的模型会对所有颜色的棋子进行识别,自行忽略其它颜色棋子的识别结果。
#### 红色棋子识别结果(请忽略黑色棋子):
**Test1图片红色棋子识别结果:**
<div align=left><img width=500 src="image\Test1红色棋子分类结果.jpg">
**Test2图片红色棋子识别结果:**
<div align=left><img width=500 src="image\Test2红色棋子分类结果.jpg">
**Test3图片红色棋子识别结果:**
<div align=left><img width=500 src="image\Test3红色棋子分类结果.jpg">
**Test4图片红色棋子识别结果:**
<div align=left><img width=500 src="image\Test4红色棋子分类结果.jpg">
#### 黑色棋子识别结果(请忽略红色棋子):
**Test1图片黑色棋子识别结果:**
<div align=left><img width=500 src="image\Test1黑色棋子分类结果.jpg">
**Test2图片黑色棋子识别结果:**
<div align=left><img width=500 src="image\Test2黑色棋子分类结果.jpg">
**Test3图片黑色棋子识别结果:**
<div align=left><img width=500 src="image\Test3黑色棋子分类结果.jpg">
**Test4图片黑色棋子识别结果:**
<div align=left><img width=500 src="image\Test4黑色棋子分类结果.jpg">
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python实现基于OpenCV的级联分类器识别中国象棋棋子.zip (15个子文件)
OpenCV-Cascade-Classifier-主main
OpenCV Cascade Classifier Model Training
Dataset_Red_Black.zip 3.81MB
recognize.py 2KB
train.py 1KB
getDataSet.py 2KB
model_save.zip 5.82MB
TestPicture.zip 3.07MB
image
Test4红色棋子分类结果.jpg 1.21MB
Test2黑色棋子分类结果.jpg 1.17MB
Test1红色棋子分类结果.jpg 1.16MB
Test1黑色棋子分类结果.jpg 1.16MB
Test4黑色棋子分类结果.jpg 1.21MB
Test2红色棋子分类结果.jpg 1.17MB
Test3黑色棋子分类结果.jpg 1.2MB
Test3红色棋子分类结果.jpg 1.2MB
README.md 3KB
共 15 条
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程序员张小妍
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