Stageverslag: een spel Qwirkle oplossen met Custom Vision & OpenCV
2 juli 2021Dit stageproject van 50 dagen onderzocht hoe artificiële intelligentie de optimale zet in het bordspel Qwirkle kan bepalen, door computervisiontechnologie te combineren met spellogica-algoritmes.
Deze bijdrage komt van Evi Leroy van VIVES Hogeschool.
Kleur- en vormdetectie
In plaats van Custom Vision te trainen om elke kleur-vormcombinatie apart te herkennen, gebruikte het team pixelanalyse in het midden van de bounding boxes, waarbij RGB-waarden werden omgezet naar de HSV-kleurruimte voor nauwkeurige kleurbepaling, onafhankelijk van de lichtomstandigheden.
Custom Vision werd getraind op zes vormcategorieën met ongeveer 53 foto's per classificatie, en presteerde betrouwbaar dankzij trainingsvoorbeelden op variabele afstand.
Perspectiefcorrectie en preprocessing
OpenCV nam de perspectiefcorrectie voor zijn rekening vóór de analyse door Custom Vision. De preprocessing-pipeline omvatte edge detection, contouranalyse en Hough-lijndetectie om het speelbord correct te oriënteren voor herkenning.
Brute-force-optimalisatie voor maximale punten
Een brute-force-algoritme evalueerde alle mogelijke tegelplaatsingen, scoorde combinaties volgens het puntensysteem van Qwirkle en identificeerde de reeksen die maximale punten opleveren. De methodiek in drie fasen (onderzoek, training en implementatie) toonde aan hoe de Custom Vision API en OpenCV kunnen samenwerken voor praktische speloplossende toepassingen.
Ontdek meer
Stageverslag: kan een AI Rummikub spelen?
Een stageproject dat onderzoekt of AI Rummikub kan spelen door computer vision te combineren met Monte Carlo Tree Search.
Bouw je eigen beelddataset met de Bing Image Search API
Een stapsgewijze Python-gids om je eigen beelddataset te bouwen met de Bing Image Search API, van zoeken en downloaden tot de resultaten opslaan in Azure Machine Learning Studio.
Bachelorproef: gebarentaal omzetten naar tekst met AI
We waren copromotor van een bachelorproef over beeldherkennings-AI die Vlaamse Gebarentaal omzet naar geschreven tekst, met een vergelijking van Azure Custom Vision, Google AutoML Vision en Amazon Rekognition.
