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象棋AI助手 VinXiangQi：免费开源的YOLOv5棋盘识别与引擎连线工具

【免费下载链接】VinXiangQiXiangqi syncing tool based on Yolov5 / 基于Yolov5的中国象棋连线工具项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VinXiangQi

VinXiangQi 是一款基于 YOLOv5 深度学习模型的开源免费象棋 AI 助手：它能自动识别屏幕上任意象棋对局的棋盘局面，把位置交给 UCI 象棋引擎分析，甚至把推荐走法自动点回游戏里，实现"你下棋、AI 陪跑"的实时辅助。下面按真实使用顺序，从装环境到调参数完整走一遍。

它解决什么问题：把引擎接进在线象棋

传统象棋引擎（如 Fairy-Stockfish）都是命令行程序，你很难把它们接进天天象棋、JJ 象棋这类在线对弈软件。手动录局面、手动翻译走法，繁琐且容易出错。

VinXiangQi 的思路是三步闭环：

1. 截图：捕获目标象棋软件窗口的画面；
2. 识别：用 YOLOv5 模型（目标检测的一种，输入图片、输出每个棋子的类别与坐标）判断棋盘 9×10 个交叉点上各是哪方哪种棋子，模型一共区分 14 种棋子（红黑两色的车马炮士相兵加帅/将）加 1 个棋盘底图，共 15 个类别，对应 VinXiangQi/YoloXiangQiModel.cs 中的类别定义；
3. 连线：把局面转成 FEN 局面描述发给引擎，引擎给出最佳着法后，再把点击转发回游戏窗口，完成走棋。

识别与游戏交互的核心逻辑分别在 VinXiangQi/DetectionLogic.cs 和 VinXiangQi/XiangQiGame.cs 中，引擎的启动、协议收发由 VinXiangQi/EngineHelper.cs 负责，它同时兼容 UCI（国际象棋通用协议）和 UCCI（中国象棋协议）两种引擎。

跑起来之前：环境、引擎与识别模型

依赖与编译

• 系统需装有 .NET Framework 4.8（项目目标框架即 v4.8）；
• 用 Visual Studio 打开VinXiangQi.sln，编译运行即可，无需额外安装数据库或运行时。

获取源码：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VinXiangQi

准备引擎

引擎放在程序根目录的Engines文件夹里，支持 UCI/UCCI 协议的象棋引擎都能用，Fairy-Stockfish 是常见选择。界面里可以添加/删除多个引擎，并针对每个引擎设置思考时间、思考深度、线程数，还能通过"引擎设置"打开引擎自身暴露的全部选项（由 UCI/UCCI 协议动态读取）。引擎交互封装在 VinXiangQi/EngineManageForm.cs 与 VinXiangQi/EngineSettingsForm.cs 中。

准备识别模型

程序启动时会自动扫描根目录下Models文件夹中的所有.onnx文件（ONNX 是跨框架的模型交换格式，这里由 ONNX Runtime 加载推理），把文件名（去掉后缀）作为模型名填入下拉框，默认使用nano.onnx。想换精度更高的模型，放一个对应的.onnx进去即可。

第一次连线：从创建方案到开始走棋

整个主界面分为"识别画面 → 识别结果 → 引擎输出"三个区域，下方状态栏显示识别状态（如"棋盘未改变""检测图像"）。

创建窗口方案

软件不直接盯着"桌面"，而是围绕"方案"工作——方案就是一个记录目标窗口信息的 TXT 文件，存放在Solutions文件夹里，每个方案一个子目录，核心是window.txt四行配置：

截图标题=中国象棋棋力评测 截图类= 点击标题=TKMCGame 点击类=

截图与点击可以指向不同窗口（比如引擎输出在一个窗口、棋局在另一个窗口）。仓库自带了"JJ象棋_棋力评测""天天象棋"等内置方案，也可用"寻找窗口句柄"（F2）功能：点按钮后 2 秒内把鼠标移到目标窗口上，即可自动获取其句柄。确认方案好用后，点"保存当前方案"固化下来，下次直接选用。

一个小技巧：如果窗口标题里含有对局编号或网址，删掉这些动态部分、只保留稳定的窗口类名，方案会更通用。

校准缩放比

不同显示器分辨率下，截图可能截不全或带黑边。勾选"调试状态"后调整"缩放比"数值：截不全就调大，出现黑边就调小，直到截图刚好铺满棋盘窗口，然后关闭调试状态。

选对截图模式与鼠标模式

这两个选项决定连线的"兼容性"，是新手最容易踩坑的地方：

默认策略：优先后台截图 + 后台鼠标，遇到黑屏或点不动再切到对应的前台模式。截图与鼠标操作的实现分别在 VinXiangQi/ScreenshotHelper.cs 和 VinXiangQi/MouseHelper.cs。

校准完成后，打开一局棋，选择"我方开始"或"对方开始"，连线就自动运行了；如果状态栏没有变化，点一下"重新检测棋盘"即可。识别结果区的棋子还可以直接点击，点击会转发到游戏窗口对应位置，方便调试坐标。

引擎输出怎么读：深度、得分与走法

界面下方的滚动输出区会持续打印引擎每一轮思考的结果，格式为：

• 深度：引擎搜索的层数，越深思考越远；
• 得分：局面评估分，正数表示先手一方（当前视角红方）占优；
• 时间 / nps：本轮耗时与每秒搜索节点数，是衡量硬件性能最直观的指标；
• 后面的中文着法是引擎的候选变着。

"绝杀立即出招"勾选后，引擎判断成杀时会直接出招而不等待。

低配电脑参数怎么调：分档配置建议

识别、截图、引擎思考三件事抢的是同一台机器的 CPU，参数不是越大越好，要按硬件分档：

另外两个直接影响流畅度的旋钮：

• 线程数：设为 CPU 核心数的 3/4 左右比较稳，全核跑容易把识别线程挤到没资源；
• 用库最短步时：开局阶段查开局库最少花多少时间，步数越大开局走得越"库"。

常见问题与排障方法

截图是黑的目标软件（常见于浏览器、部分游戏）不支持后台窗口截图。勾选"前台截图"，代价是窗口不能被遮挡。

点击不生效 / 走法点不进去换"前台鼠标"模式。它直接占用鼠标做点击，兼容性最好，只是点击瞬间别动鼠标。

引擎加不上来先确认Engines里的路径是否正确、文件是可执行文件（.exe），以及该引擎是否支持 UCI 或 UCCI——界面加载时会先探测协议类型。

识别的棋子整体偏移多为缩放比没调准，或方案里记录的是旧窗口。重新走一遍"调试状态 + 缩放比"校准，或重新寻找窗口句柄。

分析中途停了持续识别模式下偶发停止，点"重新检测棋盘"即可恢复。

进阶玩法：开局库、自动续盘与多引擎

开局库

把开局库文件放进根目录OpenBooks文件夹（VinXiangQi/OpenBookHelper.cs 负责加载），在"开局库设置"中勾选"使用开局库"并选择查询模式；勾选"使用云库"则启用在线库。开局阶段引擎会优先走库着，稳定性和速度都更好。

自动点击与自动续盘

想连"再来一局""复盘"这类按钮，用"自动点击管理"：在管理窗口右侧的截图中，先点区域左上角、再点右下角框出按钮，保存模板后在连线设置里勾选"自动点击"即可。

两点注意：框选范围越小检测越快，别框整个按钮；失效的模板要及时清理，模板图堆积会拖慢每轮检测。

多引擎协同

引擎下拉框支持添加多个引擎。你可以给不同引擎设置不同的思考深度与线程数，对比它们对同一局面的评估差异——同一着法在不同引擎下得分差异很大时，往往就是局面转折点。

关键文件速查

• VinXiangQi/Mainform.cs：主界面，模型/方案/开局库初始化与连线流程调度；
• VinXiangQi/DetectionLogic.cs：YOLO 识别结果到棋盘格子的映射逻辑；
• VinXiangQi/EngineHelper.cs：引擎进程与 UCI/UCCI 协议通信；
• VinXiangQi/XiangQiGame.cs：局面、着法与 FEN 转换；
• VinXiangQi/OpenCVHelper.cs、VinXiangQi/ImageHelper.cs：截图与图像处理辅助；
• VinXiangQi/YoloXiangQiModel.cs：YOLOv5 模型类别定义（15 类）；
• VinXiangQi/ProgramSettings.cs：默认参数（如默认模型nano.onnx）。

目录约定：Models（识别模型）、Engines（引擎可执行文件）、Solutions（窗口方案与自动点击模板）、OpenBooks（开局库）。

获取帮助

软件当前功能仍在持续补全，欢迎参与完善。遇到 Bug 或有改进建议，可以加软件/技术交流群755655813反馈。

最后

把仓库克隆下来、放好引擎和模型、校准一次缩放比，通常半小时内就能看到第一着自动走法。建议先拿"调试状态"练手，理解截图画面和识别结果的对应关系后，再按自己的硬件档位把思考时间和检测间隔调到舒服的位置。工具只是陪练，真正的棋力提升，还是落在你自己的复盘和思考里。

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