未控制环境下的立体视觉骰点辨识系统及方法

1.一种骰点辨识方法，包括：
使用多台影像撷取装置由多个不同的视角拍摄一骰子，并撷取该些视角所各自对应的骰子影像；
利用一电脑立体视觉，来取得该骰子分布的几何空间资讯，以找出该骰子的一朝上面的影像资讯；
经由该电脑立体视觉技术，通过该些影像资讯来找出该朝上面的多个骰点候选区域；
通过多样化的立体取像的分类器，来辨识每一该些骰点候选区域是否为骰点，其中该分类器使用类神经网络；以及
依据一骰点分布模式，辨识该骰子的朝上面的点数。
2.如权利要求1所述的骰点辨识方法，其中在撷取该些视角所各自对应的骰子影像的步骤之后，还包括：
依据该些影像撷取装置各自的一内部参数与一外部参数，来建立一几何空间模型；以及
通过该几何空间模型将每一该些视角的骰子影像，转换为具有相同视角的影像。
3.如权利要求2所述的骰点辨识方法，其中通过该几何空间模型将每一该些视角的骰子影像转换为具有相同视角的影像的步骤包括：
在该些骰子影像中选择一参考影像；以及
依据该参考影像的视角，通过该几何空间模型将其他的不同视角的骰子影像，分别转换成拥有与该参考影像相同的视角的影像。
4.如权利要求1所述的骰点辨识方法，其中在通过该分类器辨识每一该些骰点候选区域是否为骰点的步骤之后，还包括：
对被辨识为骰点的骰点候选区域进行分群；以及
统计分群后的一骰点群组中的骰点个数。
5.如权利要求4所述的骰点辨识方法，其中在统计分群后的该骰点群组中的骰点个数的步骤之后，还包括：
判断该骰点群组中的骰点分布位置，是否符合该骰点分布模式；
若不符合该骰点分布模式，则自该些骰点候选区域中挑选最接近该骰点群组的其中之一作为另一骰点，并将该骰点加入至该骰点群组中，来重新判断该骰点群组中的骰点分布位置是否符合该骰点分布模式，直至该骰点群组中的骰点的分布位置符合该骰点分布模式为止。
6.如权利要求1所述的骰点辨识方法，其中通过该分类器辨识每一该些骰点候选区域是否为骰点的步骤包括：
该分类器是根据CIE Lab色彩空间成分而设计，此色彩空间对于光源变化有极高的容许能力，并通过该分类器对每一该些骰点候选区域计算一分数；
比对每一该些骰点候选区域的分数与一门槛值；以及
当该分数大于该门槛值时，判定该分数对应的骰点候选区域为骰点。
7.一种骰点辨识系统，其包括：
多台影像撷取单元，该多台影像撷取单元分别由多个不同的视角来拍摄一骰子，以撷取该些视角所各自对应的骰子影像；以及
一主机，其耦接至该些影像撷取单元以接收该些骰子影像，其中，该主机在接收到该些骰子影像之后，会利用一电脑立体视觉，进而取得该骰子分布的立体空间资讯，并通过几何空间的对应关系，找出该骰子的一朝向上面的影像资讯；并经由该电脑立体视觉技术，而借着该些影像资讯找出该朝上面的多个骰点候选区域；以通过多样化的立体取像的分类器来辨识每一该些骰点候选区域是否为骰点；并依据一骰点分布模式，辨识该骰子的朝上面点数。
8.如权利要求7所述的骰点辨识系统，其中该主机依据该些影像撷取装置各自的一内部参数与一外部参数，来建立一几何空间模型；并且通过该几何空间模型来将每一该些视角的骰子影像，转换为具有相同视角的影像。
9.如权利要求8所述的骰点辨识系统，其中该主机自该些骰子影像中选择一参考影像，并且依据该参考影像的视角而通过该几何空间模型，将其他的不同视角的骰子影像，分别转换成拥有与该参考影像相同的视角的影像。
10.如权利要求7所述的骰点辨识系统，其中该主机自动将该些骰点分群，并在分群后的一骰点群组中，统计辨识出的骰点的个数；之后，判断该骰点群组中的骰点的分布位置是否符合该骰点分布模式；若不符合该骰点分布模式，则自该些骰点候选区域中挑选最接近该骰点群组的其中之一作为另一骰点，并将该骰点加入至该骰点群组中，来重新判断该骰点群组中的骰点分布位置是否符合该骰点分布模式，直至该骰点群组中的骰点的分布位置符合该骰点分布模式为止。

未控制环境下的立体视觉骰点辨识系统及方法\n技术领域\n[0001] 本发明与立体视觉骰点辨识系统有关，特别是与可在未受控制的开放式环境中，利用多台影像撷取装置来进行辨识的骰点辨识系统有关。\n背景技术\n[0002] 目前最常见的骰子游戏是在一开放式桌台上进行，搭配庄家的掷骰，可让多位玩家同时进行游戏。庄家可依据玩家的需求，来适当调整游戏流程与内容，为一种玩家与庄家之间的游戏互动模式。\n[0003] 近年来出现电脑控制的密闭式骰子游戏机台，此机台组合了硬件元件与骰点辨识软件，无需庄家的掷骰，完全利用电脑控制游戏的进行。玩家需遵照此系统机台所建立的游戏流程与规则，无法更改，为一种玩家与机器的游戏互动模式。\n[0004] 相较之下，开放式的骰子游戏桌台已行之多年，一般玩家已建立了自然的信任度。\n而密闭式的骰子游戏机台，其游戏的模式则有别于以往，玩家需要一段时间适应，故一般玩家仍较喜爱开放式的骰子游戏桌台的游戏模式。\n[0005] 目前现有的骰点辨识系统，均设计在密闭式的环境中，仅适用于厂商自行设计的骰子游戏机台，而无法应用于开放式的骰子桌台。且目前的骰点辨识系统，皆使用单台摄影机来撷取骰子的平面影像，再进行骰点辨识。然而，平面影像的辨识软件，其辨识误差却时有所闻。\n[0006] 有鉴于此，本发明遂针对上述现有技术的缺失，提出一种可应用于未受控制的开放式环境中的骰点辨识系统，以有效克服上述的该等问题，其中系统包含使用多台摄影机，以撷取骰子的多个面向的影像，再经由立体电脑视觉辨识软件来进行骰点辨识。\n发明内容\n[0007] 本发明提供一种骰点辨识方法及系统，其主要目的在于提供一种可在未受控制的开放式环境下，进行自动骰点辨识作业。\n[0008] 本发明提出一种骰点辨识系统，该系统可以适用于不同的游戏桌台，因此更利于大量推广。此骰点辨识系统主要包括多台影像撷取装置(例如，摄影机)以及主机。另外此骰点辨识系统更包括有摄影机支架、遮光罩以及辅助光源，其中摄影机支架为架设影像撷取装置之用，可依现场设备就地取材；遮光罩与辅助光源也可搭配现场环境进行整体环境光源的调整，以使系统达到最佳辨识效果。主机耦接至各个影像撷取装置，这些影像撷取装置分别由多个视角来拍摄骰子，以取得各个视角所对应的骰子影像。主机在接收到各个视角的骰子影像后，再通过电脑立体视觉技术，进行骰点辨识。\n[0009] 本发明提出一种骰点辨识方法，其使用多台影像撷取装置由多个不同的视角来拍摄骰子，以撷取各个视角所对应的骰子影像。利用电脑立体视觉技术，可以取得骰子分布的几何空间资讯，进而找出骰子朝向上面的影像资讯，再通过这些影像资讯来找出骰子朝上面的多个骰点候选区域，并通过多样化的立体取像的分类器来辨识各个骰点候选区域是否为骰点。最后，依据骰点的分布模式辨识每一个骰点的结果。\n[0010] 在本发明的一实施例中，上述在撷取各视角所对应的骰子影像的步骤之后，可依据这些影像撷取装置的内部参数与外部参数，来建立电脑立体视觉的几何空间模型。\n[0011] 在本发明的一实施例中，通过上述的几何空间模型，可知道影像平面与立体空间平面之间的关系式，并依据此关系式，可将不同视角下的骰子影像，转换成具有相同视角的影像。\n[0012] 在本发明的一实施例中，上述经过电脑立体视觉的技术，找出骰点候选区域后，通过分类器对各个骰点候选区域计算一分数，再比对每个骰点候选区域的分数与门槛值。当分数大于门槛值时，判定此分数对应的骰点候选区域为骰点。\n[0013] 在本发明的一实施例中，将上述经过分类器所辨识出为骰点的区域，通过分群处理(clustering)，而将骰点依照骰子的数目来分群，并且统计分群后的骰点群组中的骰点个数。\n[0014] 在本发明的一实施例中，上述在统计分群后的骰点群组中的骰点个数之后，可判断骰点群组中的骰点分布位置是否符合骰点分布模式。若不符合骰点分布模式，则自上述骰点候选区域中挑选最接近骰点群组的其中之一作为另一骰点，并将此骰点加入至骰点群组中，来重新判断骰点群组中的骰点分布位置是否符合骰点分布模式，直至骰点群组中的骰点的分布位置符合骰点分布模式为止。\n[0015] 基于上述内容，本发明使用至少两台摄影机以不同视角来拍摄骰子，并利用不同视角所拍摄的骰子影像，通过几何空间模型，将其转换为相同视角的骰子影像。结合这些经视角校正后的骰子影像，可强化骰子朝向上面的影像资讯，并可大幅减弱骰子侧面的影像资讯。本技术可以获得超高精确的辨识结果。\n[0016] 为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附附图作详细说明如下。\n附图说明\n[0017] 图1A是依照本发明一实施例的骰点辨识系统的方块图；\n[0018] 图1B是依照本发明一实施例的骰点辨识系统的示意图；\n[0019] 图2是依照本发明一实施例的骰点辨识方法的流程图；\n[0020] 图3是依照本发明另一实施例的骰点辨识方法的流程图；\n[0021] 图4是依照本发明一实施例的骰子影像的示意图；\n[0022] 图5是依照本发明一实施例的经视角校正后的骰子影像的示意图；\n[0023] 图6是依照本发明一实施例的结合影像的示意图；\n[0024] 图7是依照本发明一实施例的侦测骰点候选区域的示意图；\n[0025] 图8是依照本发明一实施例的骰子的朝上面点数，经分类器辨识结果的示意图；\n[0026] 图9是依照本发明一实施例的骰子的朝上面点数分群的示意图；\n[0027] 图10是依照本发明一实施例的骰点分布模式的示意图。\n[0028] 主要元件符号说明\n[0029] 110：主机\n[0030] 120、130、140：影像撷取装置\n[0031] 150、151、152：摄影机支架\n[0032] 160：骰盅\n[0033] 170：遮光罩\n[0034] 180：辅助光源\n[0035] 401、403、405、501、503：骰子影像\n[0036] 601：结合影像\n[0037] 701：边缘侦测影像\n[0038] 703：圆侦测影像\n[0039] 801：骰点影像\n[0040] 901：分群影像\n[0041] 902：辨识结果影像\n[0042] S205～S225：本发明一实施例的骰点辨识方法各步骤\n[0043] S305～S335：本发明另一实施例的骰点辨识方法各步骤\n具体实施方式\n[0044] 本发明提出一种骰点辨识方法及系统，其可以自动辨识骰子点数。为了使本发明的内容更为明了，以下特举实施例，作为本发明确实能够据以实施的范例。\n[0045] 图1A是依照本发明一实施例的骰点辨识系统的方块图。在本实施例中，为了便于说明将以三个影像撷取装置(影像撷取装置可以是相机或摄影机等)来加以解说。然而，在其他实施例中，也可以使用两个影像撷取装置，或者使用三个以上的影像撷取装置，而并未局限于此。\n[0046] 请参照图1A，主机110耦接至影像撷取装置120、影像撷取装置130及影像撷取装置140，并接收这些影像撷取装置所撷取的骰子影像，以进行骰点辨识(骰点辨识过程将于稍后详述)。主机110内的辨识软件，包括有影像撷取装置120、影像撷取装置130以及影像撷取装置140的内部参数与外部参数，用于依据内部参数与外部参数来建立电脑立体视觉的几何空间模型。并且，主机110内还包括使用电脑立体视觉技术与几何空间资讯，以进行骰点辨识。\n[0047] 图1B是依照本发明一实施例的骰点辨识系统的示意图。请参照图1B，摄影机支架\n150、摄影机支架151、摄影机支架152分别用于将影像撷取装置120、影像撷取装置130及影像撷取装置140架设于适当位置，以通过影像撷取装置120、影像撷取装置130、影像撷取装置140来撷取骰盅160内的骰子影像。影像撷取装置120、影像撷取装置130及影像撷取装置140，可以将所拍摄到的骰子影像传送至主机110中，进行骰点辨识。\n[0048] 摄影机支架150、摄影机支架151、摄影机支架152可依现场设备就地取材，来将影像撷取装置120、影像撷取装置130及影像撷取装置140架设于适当位置，以撷取骰子影像。\n遮光罩170与辅助光源180也可搭配现场环境而进行整体环境光源的调整，以使系统达到最佳辨识效果。\n[0049] 本实施例的骰点辨识系统可应用于未受控制的开放式环境下，例如一般的博奕场所。由于本发明不用更改原有的桌台及骰盅等设备，即可进行骰点辨识。对使用者而言不用重新适应新的掷骰游戏机台，而对经营者而言则无须投入成本来修改骰盅等相关设备。\n[0050] 以下举一实施例来说明于主机110中执行的骰点辨识方法的各步骤。图2是依照本发明一实施例的骰点辨识方法的流程图。\n[0051] 请参照图2，在步骤S205中，使用多台影像撷取装置由多个不同的视角拍摄骰子，并撷取各视角所对应的骰子影像。接着，在步骤S210中，利用电脑立体视觉技术，来取得骰子分布的立体空间资讯，并通过几何空间的对应关系，找出骰子的朝向上面的影像资讯。之后，在步骤S215中，经由电脑立体视觉技术，而借着上述影像资讯来找出朝上面的多个骰点候选区域。然后，如步骤S220所示，通过多样化的立体取像的分类器，来辨识各骰点候选区域是否为骰点。最后，在步骤S225中，依据骰点分布模式，辨识骰子的朝上面点数。\n[0052] 以下再举一实施例来详加说明。图3是依照本发明另一实施例的骰点辨识方法的流程图。请参照图3，在步骤S305中，通过多个影像撷取装置而分别由骰子的多个视角来拍摄骰子，以取得各个视角所对应的骰子影像。以图1A及图1B而言，影像撷取装置120、影像撷取装置130及影像撷取装置140在不同视角下撷取三张骰子影像，如图4所示。图4是依照本发明一实施例的骰子影像的示意图。请参照图4，骰子影像401、骰子影像403及骰子影像405分别是由不同视角所拍摄而得。\n[0053] 在步骤S310中，依据各影像撷取装置的内部参数与外部参数来建立出几何空间模型。以图1A、图4而言，当主机110接收影像撷取装置120、影像撷取装置130及影像撷取装置140所撷取的骰子影像时，依据骰子影像401、骰子影像403及骰子影像405的内部参数与外部参数，来建立电脑立体视觉的几何空间模型。\n[0054] 接着，在步骤S315中，通过几何空间模型，来取得影像平面与立体空间平面之间的关系式，依据此关系式，可将不同视角下的骰子影像，转换成具有相同视角的影像。\n[0055] 图5是依照本发明一实施例的经视角校正后的骰子影像的示意图。请参考图4及图5，以骰子影像401作为参考影像，将骰子影像403及骰子影像405转换为与骰子影像401具有相同视角的影像。如图5所示，骰子影像405经视角校正后转换为骰子影像501，骰子影像403经视角校正后转换为骰子影像503。\n[0056] 接着，步骤S320，结合相同视角的骰子影像，建立出具有立体视觉的结合影像。而结合这些经视角校正后的骰子影像，可强化骰子的朝上面的影像资讯，并可大幅减弱骰子侧面的影像资讯。例如，图6是依照本发明一实施例的结合影像的示意图。在图6中，结合影像601为骰子影像401、经视角校正后的骰子影像501及经视角校正后的骰子影像503的结合。\n[0057] 之后，在步骤S325中，通过电脑立体视觉技术找出结合影像中的骰点候选区域。\n例如，利用边缘侦测技术找出结合影像中的边缘资讯。之后，再利用圆侦测技术来找出可能为骰点的骰点候选区域。图7是依照本发明一实施例的侦测骰点候选区域的示意图。请参照图7，将结合影像601经由边缘侦测技术而获得边缘侦测影像701，之后再对边缘侦测影像701执行圆侦测技术而获得圆侦测影像703。请参照图7，圆侦测影像703中的实心黑点即为骰点候选区域。\n[0058] 然后，在步骤S330中，通过分类器的使用，辨识各骰点候选区域是否为骰点。也就是说，将有可能是骰点的影像(即，骰点候选区域)，通过分类器来辨识其是否为骰点。在此，是使用类神经网络作为分类器的。该此分类器是根据CIE Lab色彩空间成分而设计，此色彩空间对于光源变化有极高的容许能力，因此较不易受光源变化的影响。并通过分类器对各个骰点候选区域计算一分数，再比对每个骰点候选区域的分数与一门槛值。当分数大于门槛值时，判定此分数对应的骰点候选区域为骰点。图8是依照本发明一实施例的骰子的朝上面的点数，经分类器辨识结果的示意图。请参照图8，骰点影像801中的实心黑点即为骰子的朝上面点数。\n[0059] 步骤S335中，依据骰点的分布模式，分群出适当的骰点群组，并计算骰点群组内的骰点数量。也就是说，依据骰点辨识结果来判定骰子的点数。当骰子为一颗以上时，在判定骰子的点数之前，可先对被辨识为骰点的骰点候选区域进行分群，也就是为了区分出各个骰子的骰点。之后，再统计分群后的骰点群组中的骰点个数。图9是依照本发明一实施例的骰子的朝上面的点数分群的示意图。在图9中，将分类器分类出的结果，通过自动群组处理，并参考骰点分布模式，而定义出可辨识的骰点群组。分群影像901为将骰点影像801进行分群后所获得的结果。辨识结果影像903则是在结合影像601中将骰点绘示上去的影像。\n[0060] 为了提高辨识率，在统计分群后的骰点群组中的骰点个数之后，更可判断骰点群组中的骰点分布位置是否符合骰点分布模式。图10是依照本发明一实施例的骰点分布模式的示意图。一般而言，以六面骰子而言，各面的骰点分布模式如图10所示。倘若骰点群组中的骰点分布位置不符合骰点分布模式，则再自上述骰点候选区域中挑选最接近骰点群组的其中之一作为另一骰点，并将此骰点加入至骰点群组中，以重新判断骰点群组中的骰点分布位置是否符合骰点分布模式，直至骰点群组中的骰点的分布位置符合骰点分布模式为止。\n[0061] 综上所述，在上述实施例中使用至少两台影像撷取装置在不同视角来取得骰子影像，并且利用电脑立体视觉技术，以取得骰点分布的几何空间讯息，并可进行精确的骰点辨识。另外，除了影像撷取装置之外，其更包含遮光罩与辅助光源的辅助，进而可依据现场环境进行整体环境光源的调整，而使系统达到最佳状态。另外，上述实施例不仅能应用于密闭式的控制环境的骰点辨识系统，更可应用于未受控制的开放式环境的骰点辨识系统中，故可广泛地应用于一般的博奕场所。据此，一般博奕场所内所使用的骰盅等相关设备无需更换，仅需加装至少两台影像撷取装置与一辨识软件即可进行自动骰点辨识。\n[0062] 虽然结合以上实施例揭露了本发明，然而其并非用以限定本发明，任何所属技术领域中熟悉此技术者，在不脱离本发明的精神和范围内，可作些许的更动与润饰，故本发明的保护范围应以附上的权利要求所界定的为准。