El elemento principal para el proyecto es el de visión artificial, que permita detectar el tablero y las jugadas. Llevamos bastante tiempo intentando usar algún sistema que permita conseguir esto pero sin mucho éxito porque las librerías que se usan son bastante incompatibles entre sí y dependen de versiones y ordenadores específicos.
Ahora intentamos usar un método basado en YOLO5 con entrenamiento personalizado para detectar nuestras piezas. Lo hemos visto en el siguiente vídeo.
El sistema es bastante complejo y hay que instalar bastantes elementos y librerías. Uno de ellos es PyTorch, que nos da problemas para instalarse en Python, como por ejemplo cuando se instala el gueso de paquetes y se pierde la conexión a Internet.
Tras un buen rato se consigue instalarlo.
El proceso de entrenamiento es muy pesado también y muy lento. Siguiendo los pasos del vídeo hacemos un lote de fotos usando una torre como ejemplo. Finalmente conseguimos una detección positiva, aunque con bastantes errores.
Deja una respuesta