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プロジェクト

HichTala/draw2

GitHubで見る

HichTala/draw2 has 83 GitHub stars and 7 forks. GitHot measured 0 stars in 24 hours, 0 in 7 days, and +1 in 15 days. Last checked 2026-11-15 07:50 UTC. Last push 2026-10-27.

この数値の測り方

83 スター7 フォーク

計測したスター増加

24時間
0
7日間
0
15日間
+1
1か月
履歴を収集中

期間ごとの純増数です。期間は重複しており、日別の値ではありません。未計測の値は空欄です。スター数は注目度の指標であり、品質の保証ではありません。

概要

DRAW 2 (Detect and Recognize A Wide range of cards) Object detector trained to detect Yu-Gi-Oh! cards in all types of images, and in particular in dueling images.

機械学習

readmes/README_jp.md

オリジナル

🌐 DRAW 2 を手軽に試してみたいですか？
公式の Web デモ をぜひお試しください。インストール不要です！

遊戯王のカードを画像やデュエル映像から自動で見つけて認識するAIツールです。前のバージョンから精度や安定性、使いやすさを大幅にパワーアップさせました！さらに、OBSプラグインにも対応しているので、プログラミングの知識がなくても簡単にライブ配信や動画編集に組み込むことができます。リアルタイムでカードを検出して画面に表示することも可能です。

（OBS Studio用のサードパーティプラグインで、OBSプロジェクトとは関係ありません）

似たようなプロジェクトもありますが（関連プロジェクトを参照）、デュエル中のカードをリアルタイムで認識できるのはDRAW 2だけです。

このプロジェクトはGNU AGPL v3.0ライセンスで公開されています。皆さんの貢献やフィードバックをお待ちしています！

📄 ドキュメント

プラグインだけ使いたい方 → プラグインページを参照ください。このリポジトリからのインストールは必要ありません。

開発者向け：OBS以外で検出器を使う方法 以下の手順でセットアップできます。Pythonの基本知識が必要です。

🛠️ インストール

  1. Pythonをインストールしてください（公式サイトを参照）
  2. パッケージ管理にはminicondaをおすすめします（ドキュメントを参照）
  3. リポジトリをクローンして必要なパッケージをインストール：
git clone https://github.com/HichTala/draw2
cd draw2
python -m pip install .

クローンせずに直接インストールする場合：

python -m pip install git+https://github.com/HichTala/draw2.git

🚀 使い方

インストール後、次のコマンドで起動できます：

python -m draw

主なオプション：

  • --source：入力元（画像/動画/カメラ番号）。デフォルトはウェブカメラの 0
  • --save：出力ファイルの保存先
  • --save-images：検出されたカード画像を保存
  • --show：結果をウィンドウに表示
  • --display-card：検出カードを画面に表示
  • --deck-list：認識精度向上用のデッキリストファイル（.ydk）へのパス
  • --fps：動画保存時のFPS。デフォルトは60

すべてのオプションは python -m draw --help で確認できます。

💡 開発の経緯

このプロジェクトは、SuperZoulouxさんが考案した「ホログラムで遊戯王カードを再現」という面白いアイデアからヒントを得て開発しました。元の方法ではカードスリーブにチップを埋め込んでプレイマットで読み取る必要があり、手間がかかる上に伏せカードと表カードの区別ができないという問題がありました。DRAW 2はこれらの問題を解決し、デュエル中にリアルタイムでカードを認識できるようになりました。

著作権を尊重しつつ、KONAMI ® とは公式な連携はしていませんが、ライブ配信などで視聴者にカード情報を表示するツールとして、多くのコンテンツクリエイターに役立っています。

🔗 関連するプロジェクト

遊戯王 NEURON はコナミ公式アプリで、カード認識を含む様々な機能を備えています。最大20枚のカードを同時に認識できますが、画質が良くないと認識しにくく、デュエル中のような環境には不向きです。また外部への組み込みもできません。

yugioh one shot learning（vanstorm9 製）はシャムネットワークを使った遊戯王カード分類プログラムです。画質の良い画像では優れた結果を出しますが、低画質には弱く、カードの位置特定もできません。

Yolov11 はリアルタイム物体検出モデル yolo シリーズの最新版で、傾いたバウンディングボックスにも対応しています。

ViT はVision Transformerアーキテクチャに基づく画像分類の事前学習モデルです。ImageNet-21Kなどの大規模データセットで事前学習済みのモデルが利用でき、13,000枚以上の遊戯王カードのような大量の視覚カテゴリを扱うのに適しています。

SpellTable は Jonathan Rowny らが開発した、離れた場所でペーパー Magic: The Gathering を楽しむための無料アプリです。17,000枚のカードデータベースからカードを特定・認識できる点でDRAW 2と近いコンセプトですが、このプロジェクトの発端ではありません。

🔍 技術的な詳細

データ収集から実際の認識までのプロセスについては、Mediumの記事で詳しく解説しています。アルゴリズムや数学的な背景についても説明しています。質問があれば気軽にIssueを立ててください。

Medium

💬 連絡先

質問やアイデアがあれば、IssueまたはSNSまでお気軽にご連絡ください！