【Code With SOLO】用 SOLO 开发中国象棋识别系统 V5.0，实现 PDF 批量转 FEN 棋谱自动化
正文内容
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摘要：
我开发了一款基于深度学习的中国象棋识别系统 V5.0，它能从图片或 PDF 文档中自动提取棋盘并生成标准 FEN 格式。通过集成 YOLOv5 算法与批量处理引擎，解决了传统手动录入棋谱耗时费力的问题，实现了从“看图”到“出谱”的全流程自动化。 -
背景：
我是一名象棋软件开发者，经常需要整理大量的古谱 PDF 和线上对局截图。原本手动在软件上摆盘、记录每一步棋需要数小时，且容易出错。为了提升效率，我希望利用 SOLO 构建一个能“看懂”棋盘的工具，特别是针对 PDF 文档的批量提取功能，以解放双手。 -
实践过程：
这是本项目的核心，我利用 SOLO 辅助完成了从算法优化到工程落地的全过程：
* 任务拆解与架构设计：我将任务分为“图像预处理”、“棋子识别”和“数据后处理”三个模块。利用 SOLO 梳理了从 PDF 提取图片到最终生成 PGN 的逻辑链路。
* 算法优化（SOLO 辅助编码）：
* 棋盘检测增强：针对复杂背景，我让 SOLO 协助编写了动态内核大小的边缘检测算法，并加入了边框合并逻辑，解决了棋盘断线导致的分割失败问题。
* 置信度分级：引入了智能判断机制，当识别置信度低于 60% 时，系统会自动标记警告（），方便人工二次核对。
* 功能实现与交互：
* 批量处理引擎：开发了预读取队列技术，让 CPU 在后台提前加载下一张图片，使批量处理速度提升了 1.5-2 倍。
* 快捷键映射：实现了 F1 帮助、左右方向键浏览等便捷操作，优化了用户体验。
* 踩坑与解决：在处理中文路径的 PDF 时曾遇到乱码问题，通过 SOLO 查找相关库的编码参数，最终实现了全路径的中文兼容。
- 成果展示：
中国象棋识别系统 V5.0 已正式发布
* 单图/批量识别：支持 JPG/PNG 及 PDF 批量转 FEN，结果自动保存至 output 文件夹。
* 智能报告：自动生成包含置信度的文本报告，低质量识别结果一目了然。
* FEN2PGN 转换：内置转换工具，直接将识别结果转为通用棋谱格式。
* 独立运行：基于 PyInstaller 打包，无需 Python 环境，双击即可运行。
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- 效果与总结：
* 提效显著：原本整理一份包含 50 个残局的 PDF 文档需要 2 小时，现在仅需 5 分钟（含核对时间），效率提升约 20 倍。
* SOLO 的价值：SOLO 在编写 OpenCV 图像处理逻辑和调试 PyQt 界面交互时发挥了巨大作用，它帮我快速生成了大量样板代码，让我能专注于核心算法的调优。
* 可复用经验：这种“预读取队列 + 动态置信度阈值”的处理模式，完全可以复用到其他文档数字化（OCR）场景中。