RiftVision

RiftVision é um projeto de visão computacional que utiliza Machine Learning para identificar e extrair dados de replays de partidas de League of Legends. Este projeto é ideal para analistas de jogos, desenvolvedores de ferramentas e entusiastas que desejam obter insights detalhados a partir de vídeos de jogos.

Funcionalidades

• Detecta objetos no minimapa usando o modelo YOLO.
• Extrai dados de ouro dos jogadores a partir das informações exibidas no vídeo.
• Converte coordenadas de pixel para coordenadas do mapa de jogo.
• Gera um vídeo de saída com as detecções e um JSON contendo os dados extraídos.

Requisitos

• Python 3.7+
• OpenCV
• NumPy
• tqdm
• Ultralytics YOLO
• EasyOCR

Instalação

1. Clone o repositório:

git clone https://github.com/seu-usuario/riftvision.git
cd riftvision

2. Instale as dependências:

pip install -r requirements.txt

Uso

1. Prepare seu vídeo de entrada e o modelo YOLO treinado.
2. Certifique-se de que as imagens de template (minimapa e tabela de ouro) estejam no diretório input_video.
3. Execute o script:

python riftvision.py --input <caminho_do_video_de_entrada> --output <caminho_do_video_de_saida> --model <caminho_do_modelo_yolo> --frames <numero_de_frames>

Parâmetros:

• --input: Caminho para o vídeo de entrada.
• --output: Caminho para o vídeo de saída.
• --model: Caminho para o modelo YOLO.
• --frames: Número de frames a serem processados (opcional, padrão é processar o vídeo inteiro).

Exemplo:

python riftvision.py --input input_video/teste2.mp4 --output output_video/result.mp4 --model model/best.pt --frames 1000

Estrutura do Projeto

riftvision/
│
├── app/
│   ├── config/
│   │   ├── minimap.png              # Template da tabela de ouro
│   │   ├── gold_table.png             # Template do minimapa
│   ├── model/
│   │   ├── (modelo YOLO removido devido ao tamanho)
│   ├── processors/
│   │   ├── frame_processor.py
│   │   ├── video_processor.py
│   ├── utils/
│   │   ├── image_utils.py
│   │   ├── template_loader.py
│
├── riftvision.py                  # Script principal do projeto
├── requirements.txt               # Dependências do projeto
├── yolo_interference.py           # Script principal do projeto, mais funcional
└── README.md                      # Instruções e informações sobre o projeto

Configuração dentro do Game

• A escala do mapa deve ser 100.
• O vídeo deve ser gravado em 1920x1080.

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues ou enviar pull requests para melhorar este projeto.

Licença

Este projeto está licenciado sob a MIT License.

Contato

Para mais informações, entre em contato com [email protected]. Para maior agilidade recomendo usar o discord do Rift Vision

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RiftVision é um projeto de open source e não é afiliado ou endossado pela Riot Games. League of Legends é uma marca registrada da Riot Games, Inc. Todos os direitos reservados.