Edmond Yoo
2018-09-16 6522fd9f77e18fd581520af680e5c71952591773
generate_data.py
@@ -11,6 +11,7 @@
import sys
import numpy as np
import pandas as pd
import transform_data
# Referenced from geaxgx's playing-card-detection: https://github.com/geaxgx/playing-card-detection
class Backgrounds:
@@ -63,8 +64,10 @@
def apply_bounding_box(img, card_info, display=False):
    # List of (object class, bounding box pts) pair of each objects
    object_info_list = []
    # List of detected objects to be fed into the neural net
    # The first object is the entire card
    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.
    has_mana_cost = isinstance(card_info['mana_cost'], str)  # Cards with no mana cost will have nan
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            # 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)]
            object_info_list.append((symbol_name, key_pts))
            detected_object_list.append(transform_data.ExtractedObject(symbol_name, key_pts))
            if display:
                img_symbol = img[y1:y2, x1:x2]
@@ -160,7 +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)]
    object_info_list.append((symbol_name, key_pts))
    detected_object_list.append(transform_data.ExtractedObject(symbol_name, key_pts))
    if display:
        img_symbol = img[y1:y2, x1:x2]
@@ -175,26 +178,38 @@
    # Image box - the large image on the top half of the card
    # TODO
    return object_info_list
    '''
    return detected_object_list
def main():
    random.seed()
    #bg_images = load_dtd()
    #bg = Backgrounds()
    #bg.get_random(display=True)
    card_pool = pd.DataFrame()
    for set_name in ['8ed', 'mrd', 'dst', '5dn', 'chk', 'bok', 'sok', '9ed', 'rav', 'gpt', 'dis', 'csp', 'tsp', 'plc',
                     'fut', '10e', 'lrw', 'mor', 'shm', 'eve', 'ala', 'con', 'arb', 'm10', 'zen', 'wwk', 'roe', 'm11',
                     'som', 'mbs', 'nph', 'm12', 'isd', 'dka', 'avr', 'm13', 'rtr', 'gtc', 'dgm', 'm14', 'ths', 'bng',
                     'jou']:
    for set_name in fetch_data.all_set_list:
        df = fetch_data.load_all_cards_text('data/csv/%s.csv' % set_name)
        for _ in range(3):
            card_info = df.iloc[random.randint(0, df.shape[0] - 1)]
            # Currently ignoring planeswalker cards due to their different card layout
            is_planeswalker = 'Planeswalker' in card_info['type_line']
            if not is_planeswalker:
                card_pool = card_pool.append(card_info)
        #for _ in range(3):
        #    card_info = df.iloc[random.randint(0, df.shape[0] - 1)]
        #    # Currently ignoring planeswalker cards due to their different card layout
        #    is_planeswalker = 'Planeswalker' in card_info['type_line']
        #    if not is_planeswalker:
        #        card_pool = card_pool.append(card_info)
        card_pool = card_pool.append(df)
    '''
    print(card_pool)
    mana_symbol_set = set()
    for _, card_info in card_pool.iterrows():
        has_mana_cost = isinstance(card_info['mana_cost'], str)
        if has_mana_cost:
            mana_cost = re.findall('\{(.*?)\}', card_info['mana_cost'])
            for symbol in mana_cost:
                mana_symbol_set.add(symbol)
    print(mana_symbol_set)
    '''
    for _, card_info in card_pool.iterrows():
        img_name = '../usb/data/png/%s/%s_%s.png' % (card_info['set'], card_info['collector_number'],
@@ -204,8 +219,9 @@
        if card_img is None:
            fetch_data.fetch_card_image(card_info, out_dir='../usb/data/png/%s' % card_info['set'])
            card_img = cv2.imread(img_name)
        object_list_info = apply_bounding_box(card_img, card_info, display=True)
        print(object_list_info)
        detected_object_list = apply_bounding_box(card_img, card_info, display=True)
        print(detected_object_list)
    return