摘要
随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉和机器学习在各个领域的应用日益广泛。
作为一种经典的策略博弈游戏，黑白棋以其简单的规则和复杂的策略性，成为人工智能领域研究的热点之一。
基于视觉的黑白棋定位及决策系统，将计算机视觉技术与博弈算法相结合，旨在使计算机能够自动识别棋盘状态、制定决策并与人类玩家进行实时对弈，具有重要的理论意义和应用价值。
本文首先介绍了黑白棋游戏的规则、博弈树搜索算法、评估函数等基本概念，并对基于视觉的黑白棋定位及决策系统的国内外研究现状进行了综述，分析了现有研究方法的优势和局限性；其次，详细阐述了基于视觉的黑白棋定位及决策系统的关键技术，包括棋盘识别与分割、棋子颜色识别、棋子位置识别、博弈树搜索算法、Alpha-Beta剪枝算法等；最后，对全文进行了总结，并展望了未来的研究方向。
关键词：计算机视觉；黑白棋；定位系统；决策系统；博弈算法
##1.1黑白棋游戏规则黑白棋，又称奥赛罗棋，是在一个8x8的棋盘上进行的双人策略棋类游戏。
玩家轮流将自己的棋子放在棋盘的空格上，如果落子的周围(横、竖、斜八个方向)有一个方向存在连续的对方棋子，且这些连续的棋子的另一端是自己的棋子，则可以将这些棋子全部翻转为自己的颜色。
最终棋盘上颜色相同的棋子多的一方获胜。
##1.2博弈树搜索算法博弈树搜索算法是一种用于在博弈游戏中寻找最佳走法的算法。
它通过构建一个博弈树来模拟游戏进程，其中每个节点代表一个游戏状态，每条边代表一个可能的走法。
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