ChessboardDetect:棋盘棋盘棋检测算法对实际比赛图像的影响

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