文件名称：ChessboardDetect:棋盘棋盘棋检测算法对实际比赛图像的影响
文件大小：41.6MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-30 09:49:03
chess tensorflow chessboard-recognition chessboard-detection JupyterNotebook
棋盘检测 注意：此回购协议是半生的hacky代码和采用不同方法进行棋盘检测的舞台。 已经实现了几种不同的算法，每种算法都有不同的权衡。 更多跟踪视频： : 棋盘检测器运行的桌面实时演示（每帧约30-200ms），分类器首先处理每帧，找到匹配项后，将使用Lucas-Kanade跟踪进行跟踪，如果足够的话，有时会进行重置点数在过渡中丢失。 它全部用python编写（部分是用C ++ / Halide编写的，但由于构建问题，我最终仍未使用它们）。 该算法是用于视频捕获的opencv和几种基本视觉算法的组合，可以在图像中找到鞍点，然后使用Tensorflow DNNClassifier对其进行分类。 之后，使用所有可能的国际象棋方块四边形将点扭曲到理想的统一网格上，并对它们进行网格i评分，这是一种brutesac（无随机数的ransac）。 有很多优化机会。 找到最佳得分的网格后，我们
【文件预览】：
ChessboardDetect-master
----processChessPoints.py(5KB)
----hog.py(2KB)
----result.png(1.8MB)
----buildMLSavedModel.py(2KB)
----InformedHoughOnPoints.ipynb(1.66MB)
----SaddlePoints.py(2KB)
----.gitignore(1KB)
----FindChessboards.ipynb(5.98MB)
----generateMLTiles.py(6KB)
----centralSymmetryTile.py(3KB)
----README.md(5KB)
----readme_labeled.png(531KB)
----run_xcorner_model_on_img.py(2KB)
----quickCheck_deleteeasily.py(160B)
----speedchess1_composite.gif(6.48MB)
----rectify_refine.py(4KB)
----make_videos.sh(542B)
----chess_detect_helper.py(2KB)
----FindChessboards.py(16KB)
----example_unity_grid.png(249KB)
----contour_detect.py(19KB)
----generateFullDataset.py(8KB)
----line_intersection.py(10KB)
----XcornerRansac.ipynb(925KB)
----LICENSE(1KB)
----chessboard_detect.py(13KB)
----hough_visualize.py(12KB)
----base_imgload.py(538B)
----StoreChessboardPoints.py(15KB)
----outlier_point_removal.py(2KB)
----RunMLOnImage.py(8KB)
----tile_segment.py(5KB)
----oriented_convolve.py(3KB)
----GradientAngleBasedChessboardDetection.ipynb(2.3MB)
----training_pipeline()
--------trainML_pipeline.py(4KB)
--------testModelOnVideo.py(8KB)
--------trainCNN_tfrecords.py(10KB)
--------model.py(16KB)
--------preprocess.py(4KB)
--------doTestSweep.sh(2KB)
--------saveModel.py(2KB)
--------trainML_CNN_pipeline.py(4KB)
----view_xcorner_heatmap.py(969B)
----countEntriesInTfRecords.py(406B)
----Brutesac.py(10KB)
----chessboard_detect2.py(9KB)
----RunContourSacLK.py(22KB)
----quickFix.py(696B)
----speedchess1_ml.gif(7.68MB)
----Chessboard Detect.ipynb(1.59MB)
----RunContourSac.py(9KB)
----inform_hough_on_pts.py(1KB)
----buildMLSavedModel2.py(1KB)
----FindChessboardsWithML.py(16KB)
----board_detect.py(14KB)
----readme_find_warp_example.png(508KB)
----readme_rectified.gif(6.42MB)
----helpers.py(6KB)
----generateMLDataset.py(4KB)
----RunBrutesacOnVideo.py(3KB)
----readme_output.png(530KB)
----trainML_model.py(3KB)
----triangle_mesh.png(265KB)
----RunExportedMLOnImage.py(8KB)
----image_segment.py(8KB)
----makeGif.sh(264B)
----output_ml.gif(2.46MB)
----run_xcorner_on_saddle_tiles.py(5KB)
----sam2_composite.gif(5.57MB)