board_to_fen

board_to_fen

Python软件包将数字棋盘图像转换为Forsyth-Edwards符号（FEN）符号

安装

board_to_fen可在PYPI上找到：

 pip3 install board_to_fen

快速开始

 from board_to_fen . predict import get_fen_from_image_path

print ( get_fen_from_image_path ( PATH_TO_CHESSBOARD_IMAGE ))

或者，如果愿意，可以自己加载图像对象：

 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 ))

注意：软件包使用TensorFlow+Keras API。他们很重。

定制

get_fen_from_image_path take有3个参数：

• image_path [必需]
• END_OF_ROW'/'默认
• black_view false默认 - >设置为true如果从黑色玩家角度提供棋盘

Web版本（目前可能不起作用）

可在以下网址获得：https：//board2fen.bieda.it

训练

对于培训，您可能想通过克隆存储库来下载源代码：

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

从：
将来我会为数据提供URL

在主要存储库中，运行

 $ python3 ./board_to_fen/train_model.py

版本历史记录

• 2023年1月

  • 版本0.0.17-25
  • 添加了简单的董事会验证
  • 错误修复

• 2023年2月版本0.1.0-0.1.1

  • 从CV2迁移到PIL
  • 直接图像对象负载的新功能
  • 添加简单的测试
  • 错误修复

警告

• 图像必须以中性角度（白色或黑人玩家的视角）提供。
• 图像必须是正方形的（根据图像分辨率，公差约为3％）。
• 图像不能包含桨，板边框等。除了64个正方形（带有碎片）本身。

参考：

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