board_to_fen

board_to_fen

デジタルチェスボードの画像をForsyth-Edwards Notation（FEN）表記に変換するPythonパッケージ

インストール

board_to_fenはpypiで入手できます。

 pip3 install board_to_fen

クイックスタート

 from board_to_fen . predict import get_fen_from_image_path

print ( get_fen_from_image_path ( PATH_TO_CHESSBOARD_IMAGE ))

または、必要に応じて、画像オブジェクトを自分で読み込むことができます。

 from PIL import Image
from board_to_fen . predict import get_fen_from_image

img = Image . open ( PATH_TO_CHESSBOARD_IMAGE )

print ( get_fen_from_image ( img ))

注：パッケージはTensorflow+Keras APIを使用します。彼らはかなり重いです。

カスタマイズ

get_fen_from_image_pathが3つの引数を持っています：

• image_path [必須]
• end_of_row '/'デフォルトで
• black_view false byデフォルト - >チェスボードがブラックプレーヤーの視点から提供されている場合はtrueを設定します

Webバージョン（現在は機能しない可能性があります）

https：//board2fen.bieda.itで利用可能

トレーニング

トレーニングについては、おそらくリポジトリをクローン化してソースコードをダウンロードしたいと思うでしょう。

 $ git clone https://github.com/mcdominik/board_to_fen.git

トレーニングデータをダウンロードしてください：
将来データ用のURLを提供します

メインリポジトリ監督で実行します

 $ python3 ./board_to_fen/train_model.py

バージョン履歴

• 2023年1月

  • バージョン0.0.17-25
  • 簡単なボード検証を追加しました
  • バグ修正

• 2023年2月バージョン0.1.0-0.1.1

  • CV2からPILへの移動
  • 直接画像オブジェクトの負荷の新しい関数
  • 簡単なテストを追加します
  • バグ修正

警告

• 画像は中立角度（白または黒のプレーヤーの視点）で提供する必要があります。
• 画像は正方形でなければなりません（画像解像度に応じて〜3％の許容範囲）。
• 画像には、64個の正方形（ピース付き）以外のパディング、ボードボーダーなどを含めることはできません。

参考文献：

https://www.kaggle.com/datasets/koryakinp/chess-positions