您可以容纳霍夫线来检测颜色区域

• 首先检测所有行
• 最长的线将是最外面的线
• 选择顶部的水平线并为正方形进行模板匹配。
• 找到方格后，向下移动即可到达另一组方格。
• 标记找到正方形的所有点
• 您现在有一个用于颜色图表的封闭区域。

颜色分量（RGB 等）的每个 2D 阵列都具有相当高的对比度和独特性。因此，我可能会尝试使用每个颜色分量的复杂 2D FFT 来确定照片图像与参考图像的比例和偏移量。然后使用它们来调整参考图像中角落和/或补丁的测量/已知坐标，以在照片中生成坐标。

您可能必须使用位图编辑器直接测量参考图像上的一些坐标。

作为第一步 - 我会用灰色和文本删除所有杂乱无章的东西。从所有四个方面开始，我将停止，直到大多数像素具有独特的“灰色”颜色。

这将只留下由不同颜色组成的棋盘。您期望大约 22x12 - 大约 264 种颜色。

最简单的方法是应用更​​简单的颚化算法。如果您必须在 GIF 图像中翻译它 - 它会应用颜色量化，每个颜色簇都表示为质心颜色。

在您的情况下，这将特别容易，因为来源已经是某种口味，您可以做出一个不错的猜测开始。

看一下这个：

NeuQuant：http ://members.ozemail.com.au/~dekker/NEUQUANT.HTML

八叉树颜色量化：http ://www.cubic.org/docs/octree.htm 。也见此。

这些只是一些参考；但是您会发现在大多数使用此类图像格式的库中都可以使用代码。（BMP、PNG 和 GIF 支持此类表示）。还可以查看libpng和libjpeg以获得一些快速实现。

为什么不寻找图表的边界，而不是角落？您可以尝试使用边缘检测器，然后使用霍夫变换找到直线。