本文为了得到便于处理的围棋图像,降低对拍摄条件的要求,为后续的黑白识别、胜负判断等处理提供依据,主要研究了图像识别技术在围棋上的应用。据不完全统计2015年一年间海内外就有大大小小的围棋比赛达数万场,直接与间接参与人数达到6000万人错误!未找到引用源。。在诸多的围棋比赛中围棋裁判的工作量是相当巨大的因此由围棋胜负算法代替裁判判决胜负是很有前景的。并且对围棋的识别是实现围棋裁判算法的基础,有着很好的应用前景并且对于图像算法的研究有利于对其他类似项目的应用。目前国内外对计算机围棋的研究,大体包括围棋算法研究,围棋模式识别,基于链编码的棋谱识别等,主要侧重点是电子棋谱的识别,以及对完成识别的棋盘进行胜负判断,或者对棋谱进行记录。其图像是很规则的矩形,而且每个棋子的形状颜色都是规则的,便于处理。因此在图像识别领域很少存在对拍摄的围棋图像识别,首先在围棋识别上要做的有棋盘、黑子、白子的识别,其次需要做到的是环境的影响,包括棋桌、光线、抖动等影响。总体来看,在python+opencv平台上加以处理和改进,对围棋的准确识别还是可以实现的,但是在该领域仍然没有较好的研究成果。以下是整个系统的流程图,在该系统中本文处理的是图像分割部分。在本文中,主要工作有以下几点:(1)搭建ubuntu+python+opencv环境(2)使用基本函数对采集到的围棋图像进行处理(3)对基本算子进行分析,得到其优缺点,为改进其算子提供依据(4)通过改进canny算子,优化sobel算子,以及自适应阈值laplace算子得到对围棋棋盘更好的处理效果。