專利名稱：未控制環(huán)境下的立體視覺骰點辨識系統(tǒng)及方法
技術領域：
本發(fā)明與立體視覺骰點辨識系統(tǒng)有關，特別是與可在未受控制的開放式環(huán)境中， 利用多臺影像擷取裝置來進行辨識的骰點辨識系統(tǒng)有關。
背景技術：
目前最常見的骰子游戲是在一開放式桌臺上進行，搭配莊家的擲骰，可讓多位玩家同時進行游戲。莊家可依據(jù)玩家的需求，來適當調整游戲流程與內容，為一種玩家與莊家之間的游戲互動模式。近年來出現(xiàn)電腦控制的密閉式骰子游戲機臺，此機臺組合了硬件元件與骰點辨識軟件，無需莊家的擲骰，完全利用電腦控制游戲的進行。玩家需遵照此系統(tǒng)機臺所建立的游戲流程與規(guī)則，無法更改，為一種玩家與機器的游戲互動模式。相較之下，開放式的骰子游戲桌臺已行之多年，一般玩家已建立了自然的信任度。 而密閉式的骰子游戲機臺，其游戲的模式則有別于以往，玩家需要一段時間適應，故一般玩家仍較喜愛開放式的骰子游戲桌臺的游戲模式。目前現(xiàn)有的骰點辨識系統(tǒng)，均設計在密閉式的環(huán)境中，僅適用于廠商自行設計的骰子游戲機臺，而無法應用于開放式的骰子桌臺。且目前的骰點辨識系統(tǒng)，皆使用單臺攝影機來擷取骰子的平面影像，再進行骰點辨識。然而，平面影像的辨識軟件，其辨識誤差卻時有所聞。有鑒于此，本發(fā)明遂針對上述現(xiàn)有技術的缺失，提出一種可應用于未受控制的開放式環(huán)境中的骰點辨識系統(tǒng)，以有效克服上述的該等問題，其中系統(tǒng)包含使用多臺攝影機， 以擷取骰子的多個面向的影像，再經(jīng)由立體電腦視覺辨識軟件來進行骰點辨識。

發(fā)明內容
本發(fā)明提供一種骰點辨識方法及系統(tǒng)，其主要目的在于提供一種可在未受控制的開放式環(huán)境下，進行自動骰點辨識作業(yè)。本發(fā)明提出一種骰點辨識系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以適用于不同的游戲桌臺，因此更利于大量推廣。此骰點辨識系統(tǒng)主要包括多臺影像擷取裝置(例如，攝影機)以及主機。另外此骰點辨識系統(tǒng)更包括有攝影機支架、遮光罩以及輔助光源，其中攝影機支架為架設影像擷取裝置之用，可依現(xiàn)場設備就地取材；遮光罩與輔助光源也可搭配現(xiàn)場環(huán)境進行整體環(huán)境光源的調整，以使系統(tǒng)達到最佳辨識效果。主機耦接至各個影像擷取裝置，這些影像擷取裝置分別由多個視角來拍攝骰子，以取得各個視角所對應的骰子影像。主機在接收到各個視角的骰子影像后，再通過電腦立體視覺技術，進行骰點辨識。本發(fā)明提出一種骰點辨識方法，其使用多臺影像擷取裝置由多個不同的視角來拍攝骰子，以擷取各個視角所對應的骰子影像。利用電腦立體視覺技術，可以取得骰子分布的幾何空間資訊，進而找出骰子朝向上面的影像資訊，再通過這些影像資訊來找出骰子朝上面的多個骰點候選區(qū)域，并通過多樣化的立體取像的分類器來辨識各個骰點候選區(qū)域是否為骰點。最后，依據(jù)骰點的分布模式辨識每一個骰點的結果。在本發(fā)明的一實施例中，上述在擷取各視角所對應的骰子影像的步驟之后，可依據(jù)這些影像擷取裝置的內部參數(shù)與外部參數(shù)，來建立電腦立體視覺的幾何空間模型。在本發(fā)明的一實施例中，通過上述的幾何空間模型，可知道影像平面與立體空間平面之間的關系式，并依據(jù)此關系式，可將不同視角下的骰子影像，轉換成具有相同視角的影像。在本發(fā)明的一實施例中，上述經(jīng)過電腦立體視覺的技術，找出骰點候選區(qū)域后，通過分類器對各個骰點候選區(qū)域計算一分數(shù)，再比對每個骰點候選區(qū)域的分數(shù)與門檻值。當分數(shù)大于門檻值時，判定此分數(shù)對應的骰點候選區(qū)域為骰點。在本發(fā)明的一實施例中，將上述經(jīng)過分類器所辨識出為骰點的區(qū)域，通過分群處理(clustering)，而將骰點依照骰子的數(shù)目來分群，并且統(tǒng)計分群后的骰點群組中的骰點個數(shù)。在本發(fā)明的一實施例中，上述在統(tǒng)計分群后的骰點群組中的骰點個數(shù)之后，可判斷骰點群組中的骰點分布位置是否符合骰點分布模式。若不符合骰點分布模式，則自上述骰點候選區(qū)域中挑選最接近骰點群組的其中之一作為另一骰點，并將此骰點加入至骰點群組中，來重新判斷骰點群組中的骰點分布位置是否符合骰點分布模式，直至骰點群組中的骰點的分布位置符合骰點分布模式為止?；谏鲜鰞热?，本發(fā)明使用至少兩臺攝影機以不同視角來拍攝骰子，并利用不同視角所拍攝的骰子影像，通過幾何空間模型，將其轉換為相同視角的骰子影像。結合這些經(jīng)視角校正后的骰子影像，可強化骰子朝向上面的影像資訊，并可大幅減弱骰子側面的影像資訊。本技術可以獲得超高精確的辨識結果。為讓本發(fā)明的上述特征和優(yōu)點能更明顯易懂，下文特舉實施例，并配合所附附圖作詳細說明如下。


圖IA是依照本發(fā)明一實施例的骰點辨識系統(tǒng)的方塊圖；圖IB是依照本發(fā)明一實施例的骰點辨識系統(tǒng)的示意圖；圖2是依照本發(fā)明一實施例的骰點辨識方法的流程圖；圖3是依照本發(fā)明另一實施例的骰點辨識方法的流程圖；圖4是依照本發(fā)明一實施例的骰子影像的示意圖；圖5是依照本發(fā)明一實施例的經(jīng)視角校正后的骰子影像的示意圖；圖6是依照本發(fā)明一實施例的結合影像的示意圖；圖7是依照本發(fā)明一實施例的偵測骰點候選區(qū)域的示意圖；圖8是依照本發(fā)明一實施例的骰子的朝上面點數(shù)，經(jīng)分類器辨識結果的示意圖；圖9是依照本發(fā)明一實施例的骰子的朝上面點數(shù)分群的示意圖；圖10是依照本發(fā)明一實施例的骰點分布模式的示意圖。主要元件符號說明110:主機120、130、140 影像擷取裝置
150、151、152 攝影機支架160 骰盅170 遮光罩180 輔助光源401、403、405、501、503 骰子影像601 結合影像701 邊緣偵測影像7O3:圓偵測影像801 骰點影像901 分群影像902 辨識結果影像S205 S225 本發(fā)明一實施例的骰點辨識方法各步驟S305 S335 本發(fā)明另一實施例的骰點辨識方法各步驟
具體實施例方式本發(fā)明提出一種骰點辨識方法及系統(tǒng)，其可以自動辨識骰子點數(shù)。為了使本發(fā)明的內容更為明了，以下特舉實施例，作為本發(fā)明確實能夠據(jù)以實施的范例。圖IA是依照本發(fā)明一實施例的骰點辨識系統(tǒng)的方塊圖。在本實施例中，為了便于說明將以三個影像擷取裝置(影像擷取裝置可以是相機或攝影機等)來加以解說。然而， 在其他實施例中，也可以使用兩個影像擷取裝置，或者使用三個以上的影像擷取裝置，而并未局限于此。請參照圖1A，主機110耦接至影像擷取裝置120、影像擷取裝置130及影像擷取裝置140，并接收這些影像擷取裝置所擷取的骰子影像，以進行骰點辨識(骰點辨識過程將于稍后詳述)。主機110內的辨識軟件，包括有影像擷取裝置120、影像擷取裝置130以及影像擷取裝置140的內部參數(shù)與外部參數(shù)，用于依據(jù)內部參數(shù)與外部參數(shù)來建立電腦立體視覺的幾何空間模型。并且，主機110內還包括使用電腦立體視覺技術與幾何空間資訊，以進行骰點辨識。圖IB是依照本發(fā)明一實施例的骰點辨識系統(tǒng)的示意圖。請參照圖1B，攝影機支架 150、攝影機支架151、攝影機支架152分別用于將影像擷取裝置120、影像擷取裝置130及影像擷取裝置140架設于適當位置，以通過影像擷取裝置120、影像擷取裝置130、影像擷取裝置140來擷取骰盅160內的骰子影像。影像擷取裝置120、影像擷取裝置130及影像擷取裝置140，可以將所拍攝到的骰子影像傳送至主機110中，進行骰點辨識。攝影機支架150、攝影機支架151、攝影機支架152可依現(xiàn)場設備就地取材，來將影像擷取裝置120、影像擷取裝置130及影像擷取裝置140架設于適當位置，以擷取骰子影像。 遮光罩I70與輔助光源180也可搭配現(xiàn)場環(huán)境而進行整體環(huán)境光源的調整，以使系統(tǒng)達到最佳辨識效果。本實施例的骰點辨識系統(tǒng)可應用于未受控制的開放式環(huán)境下，例如一般的博奕場所。由于本發(fā)明不用更改原有的桌臺及骰盅等設備，即可進行骰點辨識。對使用者而言不用重新適應新的擲骰游戲機臺，而對經(jīng)營者而言則無須投入成本來修改骰盅等相關設備。
以下舉一實施例來說明于主機110中執(zhí)行的骰點辨識方法的各步驟。圖2是依照本發(fā)明一實施例的骰點辨識方法的流程圖。 請參照圖2，在步驟S205中，使用多臺影像擷取裝置由多個不同的視角拍攝骰子， 并擷取各視角所對應的骰子影像。接著，在步驟S210中，利用電腦立體視覺技術，來取得骰子分布的立體空間資訊，并通過幾何空間的對應關系，找出骰子的朝向上面的影像資訊。之后，在步驟S215中，經(jīng)由電腦立體視覺技術，而借著上述影像資訊來找出朝上面的多個骰點候選區(qū)域。然后，如步驟S220所示，通過多樣化的立體取像的分類器，來辨識各骰點候選區(qū)域是否為骰點。最后，在步驟S225中，依據(jù)骰點分布模式，辨識骰子的朝上面點數(shù)。以下再舉一實施例來詳加說明。圖3是依照本發(fā)明另一實施例的骰點辨識方法的流程圖。請參照圖3，在步驟S305中，通過多個影像擷取裝置而分別由骰子的多個視角來拍攝骰子，以取得各個視角所對應的骰子影像。以圖IA及圖IB而言，影像擷取裝置120、影像擷取裝置130及影像擷取裝置140在不同視角下擷取三張骰子影像，如圖4所示。圖4是依照本發(fā)明一實施例的骰子影像的示意圖。請參照圖4，骰子影像401、骰子影像403及骰子影像405分別是由不同視角所拍攝而得。在步驟S310中，依據(jù)各影像擷取裝置的內部參數(shù)與外部參數(shù)來建立出幾何空間模型。以圖1A、圖4而言，當主機110接收影像擷取裝置120、影像擷取裝置130及影像擷取裝置140所擷取的骰子影像時，依據(jù)骰子影像401、骰子影像403及骰子影像405的內部參數(shù)與外部參數(shù)，來建立電腦立體視覺的幾何空間模型。接著，在步驟S315中，通過幾何空間模型，來取得影像平面與立體空間平面之間的關系式，依據(jù)此關系式，可將不同視角下的骰子影像，轉換成具有相同視角的影像。圖5是依照本發(fā)明一實施例的經(jīng)視角校正后的骰子影像的示意圖。請參考圖4及圖5，以骰子影像401作為參考影像，將骰子影像403及骰子影像405轉換為與骰子影像401 具有相同視角的影像。如圖5所示，骰子影像405經(jīng)視角校正后轉換為骰子影像501，骰子影像403經(jīng)視角校正后轉換為骰子影像503。接著，步驟S320，結合相同視角的骰子影像，建立出具有立體視覺的結合影像。而結合這些經(jīng)視角校正后的骰子影像，可強化骰子的朝上面的影像資訊，并可大幅減弱骰子側面的影像資訊。例如，圖6是依照本發(fā)明一實施例的結合影像的示意圖。在圖6中，結合影像601為骰子影像401、經(jīng)視角校正后的骰子影像501及經(jīng)視角校正后的骰子影像503的
纟口口。之后，在步驟S325中，通過電腦立體視覺技術找出結合影像中的骰點候選區(qū)域。 例如，利用邊緣偵測技術找出結合影像中的邊緣資訊。之后，再利用圓偵測技術來找出可能為骰點的骰點候選區(qū)域。圖7是依照本發(fā)明一實施例的偵測骰點候選區(qū)域的示意圖。請參照圖7，將結合影像601經(jīng)由邊緣偵測技術而獲得邊緣偵測影像701，之后再對邊緣偵測影像701執(zhí)行圓偵測技術而獲得圓偵測影像703。請參照圖7，圓偵測影像703中的實心黑點即為骰點候選區(qū)域。然后，在步驟S330中，通過分類器的使用，辨識各骰點候選區(qū)域是否為骰點。也就是說，將有可能是骰點的影像(即，骰點候選區(qū)域)，通過分類器來辨識其是否為骰點。在此，是使用類神經(jīng)網(wǎng)絡作為分類器的。該此分類器是根據(jù)CIE Lab色彩空間成分而設計，此色彩空間對于光源變化有極高的容許能力，因此較不易受光源變化的影響。并通過分類器
7對各個骰點候選區(qū)域計算一分數(shù)，再比對每個骰點候選區(qū)域的分數(shù)與一門檻值。當分數(shù)大于門檻值時，判定此分數(shù)對應的骰點候選區(qū)域為骰點。圖8是依照本發(fā)明一實施例的骰子的朝上面的點數(shù)，經(jīng)分類器辨識結果的示意圖。請參照圖8，骰點影像801中的實心黑點即為骰子的朝上面點數(shù)。步驟S335中，依據(jù)骰點的分布模式，分群出適當?shù)镊稽c群組，并計算骰點群組內的骰點數(shù)量。也就是說，依據(jù)骰點辨識結果來判定骰子的點數(shù)。當骰子為一顆以上時，在判定骰子的點數(shù)之前，可先對被辨識為骰點的骰點候選區(qū)域進行分群，也就是為了區(qū)分出各個骰子的骰點。之后，再統(tǒng)計分群后的骰點群組中的骰點個數(shù)。圖9是依照本發(fā)明一實施例的骰子的朝上面的點數(shù)分群的示意圖。在圖9中，將分類器分類出的結果，通過自動群組處理，并參考骰點分布模式，而定義出可辨識的骰點群組。分群影像901為將骰點影像801 進行分群后所獲得的結果。辨識結果影像903則是在結合影像601中將骰點繪示上去的影像。為了提高辨識率，在統(tǒng)計分群后的骰點群組中的骰點個數(shù)之后，更可判斷骰點群組中的骰點分布位置是否符合骰點分布模式。圖10是依照本發(fā)明一實施例的骰點分布模式的示意圖。一般而言，以六面骰子而言，各面的骰點分布模式如圖10所示。倘若骰點群組中的骰點分布位置不符合骰點分布模式，則再自上述骰點候選區(qū)域中挑選最接近骰點群組的其中之一作為另一骰點，并將此骰點加入至骰點群組中，以重新判斷骰點群組中的骰點分布位置是否符合骰點分布模式，直至骰點群組中的骰點的分布位置符合骰點分布模式為止。綜上所述，在上述實施例中使用至少兩臺影像擷取裝置在不同視角來取得骰子影像，并且利用電腦立體視覺技術，以取得骰點分布的幾何空間訊息，并可進行精確的骰點辨識。另外，除了影像擷取裝置之外，其更包含遮光罩與輔助光源的輔助，進而可依據(jù)現(xiàn)場環(huán)境進行整體環(huán)境光源的調整，而使系統(tǒng)達到最佳狀態(tài)。另外，上述實施例不僅能應用于密閉式的控制環(huán)境的骰點辨識系統(tǒng)，更可應用于未受控制的開放式環(huán)境的骰點辨識系統(tǒng)中，故可廣泛地應用于一般的博奕場所。據(jù)此，一般博奕場所內所使用的骰盅等相關設備無需更換，僅需加裝至少兩臺影像擷取裝置與一辨識軟件即可進行自動骰點辨識。雖然結合以上實施例揭露了本發(fā)明，然而其并非用以限定本發(fā)明，任何所屬技術領域中熟悉此技術者，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內，可作些許的更動與潤飾，故本發(fā)明的保護范圍應以附上的權利要求所界定的為準。
權利要求
1.一種骰點辨識方法，包括使用多臺影像擷取裝置由多個不同的視角拍攝一骰子，并擷取該些視角所各自對應的骰子影像；利用一電腦立體視覺，來取得該骰子分布的幾何空間資訊，以找出該骰子的一朝上面的影像資訊；經(jīng)由該電腦立體視覺技術，通過該些影像資訊來找出該朝上面的多個骰點候選區(qū)域； 通過多樣化的立體取像的分類器，來辨識每一該些骰點候選區(qū)域是否為骰點； 依據(jù)一骰點分布模式，辨識該骰子的朝上面的點數(shù)。
2.如權利要求1所述的骰點辨識方法，其中在擷取該些視角所各自對應的骰子影像的步驟之后，還包括依據(jù)該些影像擷取裝置各自的一內部參數(shù)與一外部參數(shù)，來建立一幾何空間模型；以及通過該幾何空間模型將每一該些視角的骰子影像，轉換為具有相同視角的影像。
3.如權利要求2所述的骰點辨識方法，其中通過該幾何空間模型將每一該些視角的骰子影像轉換為具有相同視角的影像的步驟包括在該些骰子影像中選擇一參考影像；以及依據(jù)該參考影像的視角，通過該幾何空間模型將其他的不同視角的骰子影像，分別轉換成擁有與該參考影像相同的視角的影像。
4.如權利要求1所述的骰點辨識方法，其中在通過該分類器辨識每一該些骰點候選區(qū)域是否為骰點的步驟之后，還包括對被辨識為骰點的骰點候選區(qū)域進行分群；以及統(tǒng)計分群后的一骰點群組中的骰點個數(shù)。
5.如權利要求4所述的骰點辨識方法，其中在統(tǒng)計分群后的該骰點群組中的骰點個數(shù)的步驟之后，還包括判斷該骰點群組中的骰點分布位置，是否符合該骰點分布模式； 若不符合該骰點分布模式，則自該些骰點候選區(qū)域中挑選最接近該骰點群組的其中之一作為另一骰點，并將該骰點加入至該骰點群組中，來重新判斷該骰點群組中的骰點分布位置是否符合該骰點分布模式，直至該骰點群組中的骰點的分布位置符合該骰點分布模式為止。
6.如權利要求1所述的骰點辨識方法，其中通過該分類器辨識每一該些骰點候選區(qū)域是否為骰點的步驟包括該分類器是根據(jù)CIE Lab色彩空間成分而設計，此色彩空間對于光源變化有極高的容許能力，并通過該分類器對每一該些骰點候選區(qū)域計算一分數(shù)； 比對每一該些骰點候選區(qū)域的分數(shù)與一門檻值；以及當該分數(shù)大于該門檻值時，判定該分數(shù)對應的骰點候選區(qū)域為骰點。
7.一種骰點辨識系統(tǒng)，其包括多臺影像擷取單元，該多臺影像擷取單元分別由多個不同的視角來拍攝一骰子，以擷取該些視角所各自對應的骰子影像；以及一主機，其耦接至該些影像擷取單元以接收該些骰子影像，其中，該主機在接收到該些骰子影像之后，會利用一電腦立體視覺，進而取得該骰子分布的立體空間資訊，并通過幾何空間的對應關系，找出該骰子的一朝向上面的影像資訊；并經(jīng)由該電腦立體視覺技術，而借著該些影像資訊找出該朝上面的多個骰點候選區(qū)域；以通過多樣化的立體取像的分類器來辨識每一該些骰點候選區(qū)域是否為骰點；并依據(jù)一骰點分布模式，辨識該骰子的朝上面點數(shù)。
8.如權利要求7所述的骰點辨識系統(tǒng)，其中該主機依據(jù)該些影像擷取裝置各自的一內部參數(shù)與一外部參數(shù)，來建立一幾何空間模型；并且通過該幾何空間模型來將每一該些視角的骰子影像，轉換為具有相同視角的影像。
9.如權利要求8所述的骰點辨識系統(tǒng)，其中該主機自該些骰子影像中選擇一參考影像，并且依據(jù)該參考影像的視角而通過該幾何空間模型，將其他的不同視角的骰子影像，分別轉換成擁有與該參考影像相同的視角的影像。
10.如權利要求7所述的骰點辨識系統(tǒng)，其中該主機自動將該些骰點分群，并在分群后的一骰點群組中，統(tǒng)計辨識出的骰點的個數(shù)；之后，判斷該骰點群組中的骰點的分布位置是否符合該骰點分布模式；若不符合該骰點分布模式，則自該些骰點候選區(qū)域中挑選最接近該骰點群組的其中之一作為另一骰點，并將該骰點加入至該骰點群組中，來重新判斷該骰點群組中的骰點分布位置是否符合該骰點分布模式，直至該骰點群組中的骰點的分布位置符合該骰點分布模式為止。
全文摘要
本發(fā)明公開一種在未控制環(huán)境下的立體視覺骰點辨識系統(tǒng)及方法。本發(fā)明利用多臺攝影機，在未控制的開放式環(huán)境中，執(zhí)行自動骰點辨識，其與目前其他利用單一臺攝影機的骰點辨識系統(tǒng)，均在密閉式的控制環(huán)境中進行骰點辨識作業(yè)的方式，有顯著的差別。其等最明顯的差別有二其一，一般骰點辨識系統(tǒng)均利用單一臺攝影機取得平面影像來進行辨識；但本發(fā)明利用多臺攝影機取得立體影像來進行辨識。其二，本發(fā)明是針對在未受控制的開放式環(huán)境下而設計的骰點辨識系統(tǒng)，其可應用于一般博奕場所的游戲桌臺，而無需更換原有的骰子、骰盅與其他相關元件，即可進行骰點辨識。
文檔編號G06K9/00GK102456128SQ201010525769
公開日2012年5月16日 申請日期2010年10月27日 優(yōu)先權日2010年10月27日
發(fā)明者張訓嘉, 徐繼圣 申請人:徐繼圣