라즈베리 파이, 레고, AWS Rekognition을 활용한 자동화된 트레이딩 카드 인벤토리 시스템

라즈베리 파이, 레고 기반 플랫폼, AWS 서비스를 사용하여 트레이딩 카드와 수집용 카드의 디지털 카탈로그를 구축하세요.

시작하며

매직 더 개더링(Magic: The Gathering) 카드가 든 상자를 발견했을 때, 내가 몇 장을 가지고 있고 가치가 얼마인지 궁금했습니다. 수동으로 각 카드를 기록하는 것은 지루한 작업이었기에, 이 과정을 자동화하기로 결정했습니다. 이 솔루션은 라즈베리 파이, 맞춤형 레고 플랫폼, AWS S3와 Rekognition을 결합했습니다.

작업 프로세스

• 레고 플랫폼에 장착된 라즈베리 파이 카메라로 카드 제목 촬영
• 이미지를 AWS S3 버킷에 업로드하여 저장 및 일괄 처리
• AWS Rekognition으로 텍스트 추출 후, 가격 조회 API로 현재 시장 가치 확인

레고 플랫폼

목공 대신 중간 크기 레고 통을 선택했습니다. 저렴하고 충격이 적으며 카드를 안전하게 보호할 수 있습니다. 이 디자인은 과거에 소유했던 7달러짜리 카드 분류기에서 영감을 받았습니다. 후면 서보가 휠을 돌려 한 번에 한 장씩 카드를 앞으로 밀어내고, 전면 휠은 덱을 안정적으로 고정합니다. 몇 장의 카드를 테이프로 묶어 무게를 더해 사이클당 한 장만 움직이도록 했습니다. 카메라는 플랫폼에서 몇 인치 위에 위치하며, 제목 영역을 정확히 촬영하도록 각도를 조절했습니다.

리본 케이블 길이가 사소한 문제였는데, 더 긴 케이블을 사용하면 신뢰성이 향상됩니다.

하드웨어 구성

라즈베리 파이는 서보 제어와 이미지 캡처를 위한 파이썬 스크립트 실행에 이상적입니다. 필요한 구성품: 서보 모터 2개, 파이 카메라, 5V 전원 공급장치(브레드보드에 연결하여 편의성 확보).

코드 구현

모든 코드는 파이썬 2.7로 작성되었습니다. 한 스크립트는 서보를 작동시키고 사진을 촬영하며, 다른 스크립트는 S3에 저장된 이미지를 Rekognition으로 처리합니다.

플랫폼에 세트를 올린 후 다음 명령어를 실행하세요:

python mtg_servo.py <set_abbreviation>

이 명령은 서보를 활성화하고 카드를 스캔하며, 각 이미지를 세트 약어(예: M13) 이름으로 된 폴더에 저장합니다. 분당 약 20~25장의 처리 속도를 달성했습니다.

AWS S3와 Rekognition

Tesseract와 OpenCV도 강력하지만, Rekognition은 조명과 위치에 대한 유연성과 사용 편의성이 더 뛰어납니다. AWS 계정(무료 생성 가능)으로 월 5,000장까지 무료 티어에서 처리할 수 있습니다. 이미지는 로컬 디렉터리 구조(/set_name/file.jpg)를 반영하여 S3 버킷에 수동으로 업로드합니다(빠른 가이드 제공).

다음 스크린샷은 불완전한 사진에서도 Rekognition의 높은 정확도를 보여줍니다.

모든 이미지가 S3에 업로드되면 OCR을 자동화하고 결과를 CSV로 내보냅니다:

python Rekognize_S3.py <set_abbreviation>

920장 스캔 결과:

• 정확히 일치: 619장 (67.3%)
• 한 글자 차이: 201장 (21.8%)
• 두 글자 이상 차이: 100장 (10.9%)

OCR 후 TCGplayer API로 실시간 가격을 조회했습니다. 이미 가치가 매겨진 카드를 제외한 커먼, 언커먼, 레어 카드의 총 가치는 약 275달러였습니다.

업데이트 2018/05/27: Rekognition 스크립트가 이제 감지된 텍스트를 TCGplayer API로 실시간 스트리밍하여 결과를 파일에 기록합니다. API 접근에는 간단한 신청 절차가 필요합니다.

마무리

이 프로젝트가 여러분의 디지털 카드 카탈로그 탐구에 영감을 주길 바랍니다. 스포츠 카드와 다른 수집 세트에도 시스템을 확장할 계획입니다. 즐거운 스캔 되세요!

출처: Trading Card Scanner/Organizer