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short_description	中国象棋识别，棋谱识别

Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

中国象棋棋盘检测与棋子识别

功能说明

本项目实现了中国象棋棋盘的自动检测和棋子识别功能，包括：

• 棋盘关键点检测
• 棋盘透视变换
• 棋子类别识别

环境要求

• Python 3.7+
• opencv-python
• onnxruntime

安装依赖

pip install -r requirements.txt

使用方法

命令行运行

# 基本用法
python main.py --image 图片路径

# 指定模型路径
python main.py --image 图片路径 --pose_model 自定义关键点模型路径 --classifier_model 自定义分类模型路径

参数说明

• --image：必需参数，指定要检测的图片路径
• --pose_model：可选参数，关键点检测模型路径，默认为 onnx/pose/4_v6-0301.onnx
• --classifier_model：可选参数，棋子识别模型路径，默认为 onnx/layout_recognition/nano_v3-0319.onnx

输出说明

• 控制台输出检测结果，包括：
  • 总耗时
  • 棋盘布局（用中文显示棋子名称）
• 在 output 目录下保存处理后的图片：
  • original_with_keypoints.jpg：带关键点的原图
  • transformed_board.jpg：变换后的棋盘图

模型说明

• 关键点检测模型：onnx/pose/4_v6-0301.onnx
• 棋子识别模型：onnx/layout_recognition/nano_v3-0319.onnx

注意事项

• 确保输入图片清晰可见
• 建议图片分辨率在 1024x1024 以内
• 模型支持识别遮挡和空点