board_to_fen

board_to_fen

Python軟件包將數字棋盤圖像轉換為Forsyth-Edwards符號（FEN）符號

安裝

board_to_fen可在PYPI上找到：

 pip3 install board_to_fen

快速開始

 from board_to_fen . predict import get_fen_from_image_path

print ( get_fen_from_image_path ( PATH_TO_CHESSBOARD_IMAGE ))

或者，如果願意，可以自己加載圖像對象：

 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：軟件包使用TensorFlow+Keras API。他們很重。

定制

get_fen_from_image_path take有3個參數：

• image_path [必需]
• END_OF_ROW'/'默認
• black_view false默認 - >設置為true如果從黑色玩家角度提供棋盤

Web版本（目前可能不起作用）

可在以下網址獲得：https：//board2fen.bieda.it

訓練

對於培訓，您可能想通過克隆存儲庫來下載源代碼：

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

從：
將來我會為數據提供URL

在主要存儲庫中，運行

 $ python3 ./board_to_fen/train_model.py

版本歷史記錄

• 2023年1月

  • 版本0.0.17-25
  • 添加了簡單的董事會驗證
  • 錯誤修復

• 2023年2月版本0.1.0-0.1.1

  • 從CV2遷移到PIL
  • 直接圖像對象負載的新功能
  • 添加簡單的測試
  • 錯誤修復

警告

• 圖像必須以中性角度（白色或黑人玩家的視角）提供。
• 圖像必須是正方形的（根據圖像分辨率，公差約為3％）。
• 圖像不能包含槳，板邊框等。除了64個正方形（帶有碎片）本身。

參考：

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