opencv怎么识别黑白圆棋子

在 OpenCV 中识别黑白圆棋子，你可以采用以下步骤：

1. **图像预处理**：
- 从摄像头或图片获取原始图像，并转换为灰度图像以便减少颜色信息干扰。
- 应用二值化操作，将棋子区域转换为黑白色，可以使用 `cv2.threshold()` 函数，例如通过 Otsu's 方法自动确定阈值。

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

2. **边缘检测**：
- 使用 Canny 边缘检测算法找出棋子的轮廓边缘，这有助于定位圆形物体。

   edges = cv2.Canny(binary, low_threshold=50, high_threshold=150)
   contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

3. **筛选圆形候选**：
- 遍历找到的轮廓，计算每个轮廓的形状矩形，如面积、周长等，选择接近圆形的候选区域。

   circular_contours = []
   for contour in contours:
       if cv2.matchShapes(cv2.minEnclosingCircle(contour), (radius,), 1, 0) < 0.1:  # 设置合适的近似圆形条件
           circular_contours.append(contour)

4. **棋子确认**：
- 对每个圆形区域进行进一步分析，比如使用霍夫圆变换来确定圆心位置，确保其确实是圆而不是噪声点。

   circles = cv2.HoughCircles(binary, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50, param1=100, param2=30, minRadius=15, maxRadius=40)
   detected_circles = circles[0, :] if circles is not None else []

5. **绘制结果**：
- 在原图上标记出检测到的棋子位置。

   img_with_detections = cv2.drawContours(img, circular_contours, -1, (0, 255, 0), 2)
   for circle in detected_circles:
       center, radius = circle
       cv2.circle(img_with_detections, (int(center[0]), int(center[1])), int(radius), (0, 0, 255), 2)

完成以上步骤后，你就可以得到一个包含识别出的黑白圆棋子的图像了。