非玩家视角：一键下载《阴阳师：百闻牌》卡牌与OCR文字识别全流程

一、项目背景与需求分析

作为从未接触过《阴阳师》系列游戏的开发者，笔者在研究CCG（集换式卡牌游戏）数据结构时，发现《阴阳师：百闻牌》的卡牌资源具有独特的美术风格和丰富的文字描述。手动收集这些资源存在三大痛点：1）卡牌数量庞大（超过300张）；2）文字信息分散在卡面各处；3）多语言版本需要统一处理。通过自动化手段实现资源下载与文字识别，不仅能提升效率，更能为后续的卡牌数据分析、AI对战策略研究提供基础数据支持。

二、卡牌资源一键下载实现

1. 资源定位与请求分析

通过Chrome开发者工具分析，发现卡牌资源通过以下接口加载：

GET https://yys.163.com/card/api/v1/cards?version=1.2.3&lang=zh_CN

接口返回JSON数据包含卡牌ID、名称、稀有度及资源路径。关键字段解析如下：

{
  "cards": [
    {
      "id": "1001",
      "name": "青行灯",
      "rarity": "SSR",
      "image_url": "https://yys-res.163.com/card/1001_zh_CN.png",
      "desc_url": "https://yys-res.163.com/card/1001_desc_zh_CN.png"
    }
  ]
}

2. 多线程下载实现

使用Python的requests库结合多线程技术，实现高效下载：

import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import os
def download_card(card_data, save_dir):
    try:
        # 下载卡牌原图
        img_data = requests.get(card_data['image_url']).content
        with open(f"{save_dir}/images/{card_data['id']}.png", 'wb') as f:
            f.write(img_data)
        # 下载描述图（含文字）
        desc_data = requests.get(card_data['desc_url']).content
        with open(f"{save_dir}/desc/{card_data['id']}_desc.png", 'wb') as f:
            f.write(desc_data)
    except Exception as e:
        print(f"下载失败 {card_data['id']}: {str(e)}")
# 使用线程池下载（示例为5线程）
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    for card in card_data['cards']:
        executor.submit(download_card, card, "./yys_cards")

3. 资源完整性验证

通过校验文件哈希值确保下载完整性：

import hashlib
def verify_file(file_path, expected_hash):
    hasher = hashlib.md5()
    with open(file_path, 'rb') as f:
        buf = f.read()
        hasher.update(buf)
    return hasher.hexdigest() == expected_hash

三、百度OCR文字识别集成

1. OCR服务选择

对比Tesseract等开源方案后，选择百度OCR API主要基于：

• 高精度通用文字识别（支持复杂排版）
• 多语言识别能力（覆盖游戏日文原版）
• 稳定的云服务架构

2. API调用实现

from aip import AipOcr  # 百度OCR官方SDK
APP_ID = '你的AppID'
API_KEY = '你的API Key'
SECRET_KEY = '你的Secret Key'
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
def recognize_card_text(image_path):
    with open(image_path, 'rb') as f:
        image = f.read()
    # 通用文字识别（高精度版）
    result = client.basicAccurate(image, {
        'recognize_granularity': 'big',  # 返回大块文字
        'probability': True              # 返回置信度
    })
    if 'words_result' in result:
        return {
            'card_id': image_path.split('/')[-1].split('_')[0],
            'texts': [item['words'] for item in result['words_result']],
            'confidence': [item['probability'] for item in result['words_result']]
        }
    return None

3. 文字识别优化策略

针对卡牌文字特点实施以下优化：

• 预处理：使用OpenCV进行二值化处理
  ```python
  import cv2
  import numpy as np

def preprocessimage(image_path):
img = cv2.imread(image_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) , binary = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
return binary

- **区域识别**：通过卡牌设计规范定位文字区域
- **后处理**：使用正则表达式提取关键属性（攻击力/生命值等）
### 四、完整工作流实现
将下载与识别流程整合为自动化管道：
```python
import json
import os
def main():
    # 1. 获取卡牌数据
    with open('card_data.json') as f:
        card_data = json.load(f)
    # 2. 创建保存目录
    os.makedirs('./yys_cards/images', exist_ok=True)
    os.makedirs('./yys_cards/desc', exist_ok=True)
    os.makedirs('./yys_cards/texts', exist_ok=True)
    # 3. 下载所有资源
    download_all_cards(card_data)
    # 4. 识别所有描述图
    for card in card_data['cards']:
        desc_path = f"./yys_cards/desc/{card['id']}_desc.png"
        if os.path.exists(desc_path):
            text_data = recognize_card_text(desc_path)
            if text_data:
                with open(f"./yys_cards/texts/{card['id']}.json", 'w') as f:
                    json.dump(text_data, f, indent=2)
if __name__ == '__main__':
    main()

五、实践价值与扩展应用

1. 数据集构建：生成的卡牌数据集可用于：

   • 卡牌推荐系统开发
   • 游戏平衡性分析
   • 机器学习模型训练

2. 技术延伸：

   • 添加卡牌效果解析模块（使用NLP技术）
   • 实现多语言对照功能
   • 开发卡牌数据库查询API

3. 合规性说明：

   • 严格遵守游戏服务条款
   • 仅用于个人学习研究
   • 不进行商业用途分发

六、总结与建议

本方案通过自动化手段解决了卡牌资源收集的效率问题，结合OCR技术实现了文字信息的结构化提取。对于开发者，建议：

1. 使用异步IO替代多线程提升I/O密集型任务性能
2. 添加缓存机制避免重复下载
3. 对识别结果进行人工校验确保关键数据准确

通过该流程，即使没有游戏经验的开发者也能快速构建完整的卡牌数据库，为后续的游戏AI研究、数据分析等应用奠定基础。完整代码与示例数据已上传至GitHub，供开发者参考使用。