這取決于您的輸入。如果您的所有數據看起來都像這樣（漂亮干凈，輪廓相同，只是背景和顏色發生變化），您可能可以使用某種像素 + 顏色匹配，這樣就可以了。

你肯定知道深度學習和機器學習只是近似函數（在這種情況下是像素的函數），如果你能在不使用這些方法的情況下找到它（函數）（用合理的工作量），你總是應該這樣做。

不，機器學習不是靈丹妙藥，你得到一張圖像，然后把它扔進卷積神經網絡的黑盒魔法中，你就會得到你的結果，這不是重點。

您可以使用機器學習（計劃或卷積神經網絡）來做到這一點。這不是什么難事，但您必須手動創建包含大量圖片的正確數據集。

例如：對于每件作品，您需要用白/黑場顏色創建圖片。而且你必須做不同的組合，不同的棋子集與不同的表格顏色模式。為了使系統對顏色模式更加穩健，您可以嘗試不同的顏色通道。

有很多問題，您測試的圖片是否始終具有相同的分辨率？如果不是，那么您在創建數據集時也應該考慮到這一點。