C/C++ 和 OpenCV 来制作一个能与人对弈的实体棋盘机器人

发布于：2025-06-20 ⋅ 阅读:(16) ⋅ 点赞:(0)

项目核心架构

整个系统可以分为四个主要模块：

  1. 视觉感知模块 (Vision Perception Module):

    • 任务: 使用摄像头“看懂”棋盘。
    • 工具: C++, OpenCV。
    • 功能: 校准摄像头、检测棋盘边界、进行透视变换、分割 64 个棋盘格、识别每个格子上的棋子、检测人类玩家的走法。

  2. 决策模块 (Decision-Making Module):

    • 任务: 充当“棋手大脑”，根据当前棋局决定最佳走法。
    • 工具: 一个现成的开源国际象棋引擎，如 Stockfish。
    • 功能: 接收棋局状态，计算并返回最佳应对策略。

  3. 主控模块 (Main Control Module):

    • 任务: 作为“总指挥”，协调视觉模块和决策模块。
    • 工具: C++ 主程序。
    • 功能: 管理游戏流程（轮到谁、检测走法、传递信息、判断胜负）。

  4. 执行模块 (Action Module):

    • 任务: 将计算机的走法“执行”出来。
    • 方案 A (简单): 在屏幕上显示计算机的走法 (例如 “e2e4”)。
    • 方案 B (复杂): 控制一个机械臂来物理移动棋子。

我们将重点讨论前三个模块的实现，并以简单的“屏幕显示”作为执行方案。

第一阶段：硬件与环境搭建

  1. 棋盘和棋子:
    • 选择一个标准、无反光、颜色对比度高的棋盘。
    • 棋子的形态要有明显的区分度。
  2. 摄像头:
    • 一个高分辨率的 USB 摄像头（例如 1080p）。
    • 关键: 一个稳定、无晃动的摄像头支架，最好能从棋盘正上方或一个固定的斜上方角度进行拍摄，确保每次程序运行时视角都完全一致。
  3. 光照:
    • 提供均匀、柔和、无强烈阴影的光照环境。可以使用环形灯或两侧补光。
  4. 软件环境:
    • C++ 编译器 (g++, Clang, or MSVC)。
    • CMake 构建系统。
    • OpenCV 4.x 库。
    • 下载 Stockfish 引擎的可执行文件。

第二阶段：视觉感知模块 (OpenCV 核心)

这是技术上最具挑战性的部分。

步骤 1: 棋盘检测与校正

目标：从摄像头拍摄的歪斜图像中，提取出一个完美的、正方形的棋盘俯视图。

  1. 找到棋盘角点:
    • 使用 cv::findChessboardCorners() 函数。这个函数专门用于检测棋盘格的内角点。你需要提供棋盘的内角点数量（例如 7x7）。
  2. 透视变换:
    • 一旦找到了所有的内角点，你就可以确定棋盘四个最外层角点在图像中的坐标。
    • 定义一个目标图像（例如一个 800x800 的空白图像），并设定四个目标角点（(0,0), (800,0), (0,800), (800,800)）。
    • 使用 cv::getPerspectiveTransform() 函数，根据原始图像的四个角点和目标图像的四个角点，计算出变换矩阵。
    • 使用 cv::warpPerspective() 函数，将原始图像应用这个变换矩阵，输出一个“拉平”了的、完美的正方形棋盘图像。
// 伪代码
cv::Mat frame = camera.read();
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

std::vector<cv::Point2f> corners;
bool found = cv::findChessboardCorners(gray, cv::Size(7, 7), corners);

if (found) {
    // 确定四个外角点 src_points
    // 定义四个目标角点 dst_points
    cv::Mat transform_matrix = cv::getPerspectiveTransform(src_points, dst_points);
    cv::Mat flat_board;
    cv::warpPerspective(frame, flat_board, transform_matrix, cv::Size(800, 800));
    cv::imshow("Corrected Board", flat_board);
}
步骤 2: 棋盘格分割

得到 800x800 的棋盘图像后，分割 64 个格子就非常简单了。每个格子就是 100x100 像素的子图像。你可以用一个二维数组 cv::Mat squares[8][8] 来存储它们。

步骤 3: 棋子识别 (最难的部分)

目标：判断每个格子上是“空格”、“白方棋子”还是“黑方棋子”，并区分棋子类型（兵、车、马、象、后、王）。

  • 方案 A (简单入门): 颜色和占有率检测

    1. 对每个格子图像，判断其平均颜色。如果接近棋盘格的颜色，则认为是“空格”。
    2. 如果不为空，则判断是白色棋子还是黑色棋子（例如通过 HSV 颜色空间检测）。
    3. 缺点: 无法区分棋子类型。只能玩一些简化的游戏。

  • 方案 B (中等难度): 模板匹配

    1. 为每一种棋子（如白兵、黑马等）制作一个标准的、清晰的“模板”图像。
    2. 对每个格子，使用 cv::matchTemplate() 函数，用所有模板去进行匹配，得分最高者即为该格子的棋子类型。
    3. 缺点: 对旋转、光照、尺寸变化非常敏感，鲁棒性差。

  • 方案 C (高级/推荐): 机器学习/深度学习

    1. 数据准备: 创建一个棋子分类的数据集。你需要拍摄成百上千张在不同光照、位置下的单个棋子的图片（每个格子作为一张图片），并打上标签（如 white_pawn, black_knight, empty_square 等）。
    2. 模型训练: 使用这些数据训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 分类器。你可以使用 TensorFlow, PyTorch 等框架。
    3. 模型部署: 将训练好的模型转换成 ONNX 或 TensorFlow Lite 格式，然后在你的 C++ 程序中使用 ONNX Runtime 或 TFLite C++ API 来进行推理。
    4. 识别流程: 对每个格子图像，送入你的 CNN 模型，模型会输出该格子是哪种棋子的概率。
步骤 4: 走法检测
  1. 在轮到人类玩家走棋之前，先扫描一次棋盘，记录下当前的棋局状态 State_Before。
  2. 人类玩家走棋。
  3. 程序再次扫描棋盘，记录下新的棋局状态 State_After。
  4. 比较 State_Before 和 State_After 两个状态数组。通常会有两个格子的状态发生变化：一个从“有子”变“无子”（起始格），另一个从“无子”变“有子”（目标格）。由此可以推断出人类玩家的走法（例如 “e2e4”）。处理吃子、王车易位等特殊情况需要更复杂的逻辑。

第三阶段：决策模块 (集成 Stockfish)

Stockfish 是一个命令行程序，通过通用国际象棋接口 (UCI 协议) 与外界通信。你不需要理解它的内部算法，只需要学会和它“对话”。

  1. 启动进程: 在你的 C++ 程序中，创建一个子进程来运行 stockfish.exe。你需要重定向这个子进程的标准输入（stdin）、标准输出（stdout）。
  2. 发送命令: 通过写入子进程的 stdin 来发送 UCI 命令。
  3. 接收响应: 通过读取子进程的 stdout 来获取 Stockfish 的输出。

常用 UCI 命令:

  • uci: 初始化引擎，引擎会返回自身信息。
  • isready: 询问引擎是否准备好。引擎会返回 readyok。
  • position startpos moves e2e4 e7e5: 设置棋局。startpos 表示标准开局，后面跟着一系列走法。
  • go movetime 2000: 让引擎思考 2000 毫秒。
  • 引擎响应: 思考结束后，引擎会输出一行 bestmove g1f3 ...，g1f3 就是它计算出的最佳走法。

第四阶段：主控逻辑与游戏流程

这是将所有模块串联起来的地方。

游戏主循环伪代码:

int main() {
    // 1. 初始化
    VisionSystem vision;
    ChessEngine stockfish; // 内部启动并管理Stockfish进程
    BoardState current_board;

    // 2. 校准
    vision.calibrateCamera();
    vision.findAndCorrectBoard();

    // 3. 设置初始棋局
    current_board = vision.scanBoardState();
    stockfish.setPosition(current_board.to_fen_string()); // FEN是描述棋局的标准字符串

    // 4. 游戏开始
    while (!game_is_over) {
        // --- 人类玩家回合 ---
        std::cout << "Your turn. Please make a move." << std::endl;
        BoardState board_before = vision.scanBoardState();
        
        // 等待玩家移动... (可以通过检测图像稳定性变化来自动触发)
        
        BoardState board_after = vision.scanBoardState();
        std::string human_move = vision.detectMove(board_before, board_after);

        // 验证走法合法性 (可选，但推荐)
        
        // --- 计算机回合 ---
        stockfish.applyMove(human_move); // 告诉引擎玩家的走法
        std::string computer_move = stockfish.getBestMove(2000); // 思考2秒

        std::cout << "My move is: " << computer_move << std::endl;
        // 在屏幕上显示走法

        stockfish.applyMove(computer_move); // 更新引擎内部状态

        // 等待玩家根据屏幕提示，物理移动计算机的棋子...
    }
}

给你的建议

  • 从简到繁: 不要试图一次性完成所有功能。先实现最基础的部分。
    1. 第一步: 成功检测棋盘并校正视角。
    2. 第二步: 实现简单的棋子检测（比如只区分有子/无子）。
    3. 第三步: 实现走法检测逻辑。
    4. 第四步: 集成 Stockfish，能通过手动输入走法进行对弈。
    5. 第五步: 将视觉模块和引擎模块连接起来。
    6. 最后: 攻克最难的棋子类型识别问题（方案C）。
  • 机器学习是关键: 对于棋子识别，要想获得高鲁棒性，机器学习/深度学习是必经之路。可以把它作为一个独立的小项目来学习和攻克。

这个项目非常宏大，但每一步的成功都会带来巨大的满足感。祝你好运！

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