【教程】深度学习目标检测之井字棋
https://www.bilibili.com/video/BV1Cy4y1b7tD/ 井子棋（tic-tac-toe)又称“过三关”，是一款历史悠久、流传广泛的益智游戏。棋盘是一个3*3=9的九宫格，棋子只有X和O两种，轮流下棋，直到某一方棋子在棋盘的纵横或斜线形成三子连线，即告获胜。如果双方轮流走子，直至棋盘摆满（9子）则宣告和棋。由于井子棋简单、流传广泛，所以在棋类的AI（人工智能）学习中，井子棋成为比较常见的研究对象，有很多算法和攻略对其进行深入研究，被称为“已经解决”的棋类游戏。此类书籍也非常多。本文研究的重点并不在于下棋算法，而是使用K210作为深度学习平台，通过模型训练，运用K210对井子棋的两类棋子（X,O）进行目标检测，返回棋子的类别以及在棋盘上的坐标。并且描绘成棋盘列表，将当前棋盘的棋子类别以及位置编制成json数据格式的字符串，通过串口（uart)传送给m5stack basic，后者是一个非常优秀成熟的基于esp32的开发平台，带有屏幕、按键并且适配了完整的软件库。 M5stack basic接收到了来自K210的数据后，会有两种玩法：
[*]一是“双人对战裁判”。将收到的棋盘数据进行json解析。在屏幕上对两类棋子以及其位置进行展示，实时显示对弈战况，并且判定两位玩家的胜负以及是否平局。即充当了“AI裁判”。
[*]二是“简单的人机对弈”。如前文所述，井子棋被称为“已经解决”的棋类游戏，也就是说，其算法已经被充分认知和破解，如使用minmax算法后，后手棋玩家将没有机会获胜，最好的结果也是平局。这样的对弈技术含量颇高，但是兴味不足。为了增加乐趣，我们引入了一个非常简单的算法，实现了简单的人机对弈。即；esp32主控会对当前棋盘进行分析，对当前剩余的所有空位编列成列表，然后从该列表中随机推荐下一步的步骤，这样以来，玩家在和机器对弈中，对方的下一步实际上是随机状态，玩家就有很大机会获胜。这样就增加了乐趣。后续我们可以通过对算法难度的调节，来丰富对弈的难度和乐趣。
近期发帖上传比较麻烦，我已经发到dfrobot那边，直接给出链接。 《深度学习目标检测之井字棋》
代码也已经分享，欢迎交流。 沧海抱拳。
沧海笑1122老师出品，必是精品，学习一下，谢谢分享， topdog 发表于 2021-4-7 20:30
沧海笑1122老师出品，必是精品，学习一下，谢谢分享，
感谢师兄支持:handshake
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