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Edmond Yoo

2018-09-16 478e3c3c31b55564f316bf071f386dafc83f443c

 generate_data.py

@@ -11,7 +11,7 @@
import sys
import numpy as np
import pandas as pd
from transform_data import ExtractedObject
import transform_data

# Referenced from geaxgx's playing-card-detection: https://github.com/geaxgx/playing-card-detection
class Backgrounds:
@@ -66,7 +66,7 @@
def apply_bounding_box(img, card_info, display=False):
    # List of detected objects to be fed into the neural net
    # The first object is the entire card
    detected_object_list = [ExtractedObject('card', [(0, 0), (len(img[0]), 0), (len(img[0]), len(img)), (0, len(img))])]
    detected_object_list = [transform_data.ExtractedObject('card', [(0, 0), (len(img[0]), 0), (len(img[0]), len(img)), (0, len(img))])]
    '''
    # Mana symbol - They are located on the top right side of the card, next to the name
    # Their position is stationary, and is right-aligned.
@@ -98,7 +98,7 @@
            # Append them to the list of bounding box with the appropriate label
            symbol_name = 'mana_symbol:' + mana_cost[i]
            key_pts = [(x1, y1), (x2, y1), (x2, y2), (x1, y2)]
            detected_object_list.append(ExtractedObject(symbol_name, key_pts))
            detected_object_list.append(transform_data.ExtractedObject(symbol_name, key_pts))

            if display:
                img_symbol = img[y1:y2, x1:x2]
@@ -163,7 +163,7 @@
    # Append them to the list of bounding box with the appropriate label
    symbol_name = 'set_symbol:' + card_info['set']
    key_pts = [(x1, y1), (x2, y1), (x2, y2), (x1, y2)]
    detected_object_list.append(ExtractedObject(symbol_name, key_pts))
    detected_object_list.append(transform_data.ExtractedObject(symbol_name, key_pts))

    if display:
        img_symbol = img[y1:y2, x1:x2]