将特定的裁剪图像与炉石卡ID匹配
hearthstonecarddetector的Python项目详细描述
要使用（小心），只需执行以下操作：
>>> from hearthstonecarddetector import image_to_card_id
>>> from PIL import Image
>>> with Image.open("test_image_here.ext") as img:
>>> # if image is not cropped, perform the crop now
>>> img = img.crop(bbox=(x1, y1, x2, y2))
>>> card_id = image_to_card_id(img)
>>> print(card_id)
就这么简单！
分贝
这个模块最有趣的部分是所有卡片的散列。 散列是从卡片图像的某一部分中提取的，很好的一部分 艺术作品。这是在“crop_explained.png”中解释的，您可以看到 “测试”文件夹中的示例以获取更多帮助。
每张卡都按imagehash库提供的四种方式进行散列。这些是 平均值：hash、dhash、phash和whash。PHASH是本程序中使用的默认算法 模块。
测试和示例
请看一下测试目录。你会发现一些图像 为了匹配而适当裁剪的。testdetector.py文件 还包含一个工作代码示例。
请检查文件“crop_explained.png”以获取有关 特定的种植区域。要了解更多信息，您可以找到 用于创建这些散列的裁剪图像的整个集合 在https://s3.amazonaws.com/draftwithme/hashed_images/+card_id.png联机。 例如，第一张卡链接在 “https://s3.amazonaws.com/draftwithme/hashed_images/AT_001.png”。
未来工作
理想情况下，这个库应该支持使用全卡图像。问题 是不是卡的下半部分太相似了，所以散列整个图像 结果犯了很多错误。专注于卡片艺术提供了很多 成功。
一个改进的方法是根据法力（以及随后的攻击/生命）来组织卡牌。 然后，分别解析每个区域，并将某些区域与先前散列和索引的区域进行比较。
许可证
麻省理工学院许可证（MIT）
版权所有（c）2016 Tristan Kernan
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