board_to_fen

Board_to_fen

Pacote Python que converte a imagem digital de xadrez em notação foryth-edwards (FEN)

Instalação

Board_to_fen está disponível no Pypi:

 pip3 install board_to_fen

Início rápido

 from board_to_fen . predict import get_fen_from_image_path

print ( get_fen_from_image_path ( PATH_TO_CHESSBOARD_IMAGE ))

Ou, se você quiser, pode carregar o objeto de imagem por si mesmo:

 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 ))

NOTA: O pacote usa API TensorFlow+Keras. Eles são bem pesados.

Personalização

get_fen_from_image_path the tem 3 argumentos:

• Image_Path [Necessário]
• end_of_row '/' por padrão
• Black_view false por padrão -> Definir true se o quadro de xadrez for fornecido da perspectiva do jogador negro

Versão da Web (atualmente não funciona)

Disponível em: https://board2fen.bieda.it

Treinamento

Para o treinamento, você provavelmente gostaria de baixar o código -fonte clonando o repositório:

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

Download de dados de treinamento de:
Vou fornecer URL para dados no futuro

No diretor do repositório principal, execute

 $ python3 ./board_to_fen/train_model.py

Histórico da versão

• Janeiro de 2023

  • Versões 0.0.17-25
  • Adicionada validação simples de placa
  • Correções de bug

• Fevereiro de 2023 Versão 0.1.0-0.1.1

  • Migração de CV2 para PIL
  • Nova função para carga de objeto de imagem direta
  • Adicione testes simples
  • Correções de bug

Avisos

• A imagem deve ser fornecida em ângulo neutro (perspectiva branca ou preta do jogador).
• A imagem deve ser quadrada (~ 3% de tolerância, dependendo da resolução da imagem).
• A imagem não pode conter padrões, bordas da placa etc. Além de 64 quadrados (com peças).

Referências:

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