board_to_fen

보드 _to_fen

디지털 체스 판 이미지를 Forsyth-Edwards 표기법 (FEN) 표기법으로 변환하는 파이썬 패키지

설치

PYPI에서 보드 _to_fen을 사용할 수 있습니다.

 pip3 install board_to_fen

빠른 시작

 from board_to_fen . predict import get_fen_from_image_path

print ( get_fen_from_image_path ( PATH_TO_CHESSBOARD_IMAGE ))

또는 원한다면 직접 이미지 객체를로드 할 수 있습니다.

 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 ))

참고 : 패키지는 Tensorflow+Keras API를 사용합니다. 그들은 꽤 무겁습니다.

사용자 정의

get_fen_from_image_path는 3 개의 인수가 있습니다.

• image_path [필수]
• end_of_row '/'기본적으로
• black_view false 기본적으로 -> Chessboard가 블랙 플레이어 관점에서 제공되는 경우 true set true

웹 버전 (현재 작동하지 않을 수 있음)

https://board2fen.bieda.it에서 사용할 수 있습니다

훈련

교육을 위해서는 저장소를 복제하여 소스 코드를 다운로드하려고 할 것입니다.

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

교육 데이터 다운로드 :
앞으로 데이터에 대한 URL을 제공하겠습니다

메인 리포지토리 DIR에서 실행하십시오

 $ python3 ./board_to_fen/train_model.py

버전 역사

• 2023 년 1 월

  • 버전 0.0.17-25
  • 간단한 보드 검증이 추가되었습니다
  • 버그 수정

• 2023 년 2 월 버전 0.1.0-0.1.1

  • CV2에서 PIL으로 이동
  • 직접 이미지 객체로드에 대한 새로운 기능
  • 간단한 테스트를 추가하십시오
  • 버그 수정

경고

• 이미지는 중립 각도 (흰색 또는 흑인 플레이어의 관점)로 제공되어야합니다.
• 이미지는 정사각형이어야합니다 (이미지 해상도에 따라 ~ 3% 내성).
• 이미지에는 64 개의 사각형 (조각 포함) 이외의 패딩, 보드 경계 등이 포함될 수 없습니다.

참조 :

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