# 上分帝（Climperor）—— 方案与实施细节

本文档记录 **上分帝（Climperor）** 的背景、技术选型、实现细节与推进计划。
`README.md` 是操作手册，本文是设计依据与决策记录。

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## 1. 背景与目标

### 要解决的问题

在 Dota 2 选将阶段（以及进入游戏后），**几秒内自动获取双方 10 个英雄**，用于选将辅助或赛后分析。

### 为什么 GSI 做不到

官方 Game State Integration 在**普通玩家视角**下不提供双方 pick：

| 场景 | GSI 可获得的阵容数据 |
|------|---------------------|
| 排位 / 普通 All Pick | 仅自己的 `hero.id`；`draft` 通常为空 |
| Captains Mode | 历史上有部分 pick/ban，不稳定 |
| 观战 / 裁判视角 | 阵容字段较全 |
| 赛后 | 需依赖 OpenDota 等外部 API |

Valve 官方 issue 中已明确：All Pick 的实时 draft 数据因隐私考量被关闭
（[#9562](https://github.com/ValveSoftware/Dota2-Gameplay/issues/9562)、
[#7193](https://github.com/ValveSoftware/Dota2-Gameplay/issues/7193)），
且被标记为 not planned。

`dota2-hex` 中的 `lineup_probe` 埋点（`src/gsi/telemetry.rs`）正是为验证此事而写，
其单元测试即假定 AP 模式下 `draft:{}` 不含阵容键。

### 候选方案对比

| 方案 | 准确率 | 延迟 | 合规性 | 门槛 | 结论 |
|------|--------|------|--------|------|------|
| 官方 GSI | — | — | 好 | 低 | 拿不到双方 pick |
| Overwolf GEP | 很高 | 实时 | 好（与 Valve 有协议） | 玩家须装 Overwolf | 备选，偏重 |
| 读游戏内存 | 高 | 实时 | **风险高** | 低 | **排除**，违反项目合规边界 |
| 截屏 + 模板匹配 | 中高（可迭代） | < 1s | 好 | 低 | **选定** |
| 截屏 + 云端大模型 | 低（实测不可靠） | 数秒 | 好 | 需联网/付费 | 排除为主路径 |

### 实测记录：为什么不用「整图问大模型」

用一张 1024×576 的对局截图直接让多模态模型识别顶栏阵容，
**10 个英雄几乎全部识别错误**；换用裁剪后的顶栏特写（1024×71），
准确率提升到 8/10。结论：

- 整图 → 单个英雄头像只有几十像素，信息量不足
- 通用视觉模型不按英雄库分类，会「脑补」出看似合理实则错误的阵容
- **必须先裁格子再识别**，且输出需约束在英雄白名单内

社区独立工具（[dota-hero-picker](https://github.com/YaShock/dota-hero-picker)、
[dota2-picker](https://github.com/mohsenheydari/dota2-picker)、
[ability-draft-plus](https://github.com/Tiarin-Hino/ability-draft-plus)）
的共同做法也是：**裁固定 ROI + OpenCV 模板匹配 / 小型 CNN**。

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## 2. 技术方案

### 处理流程

```
决策时间截图（PNG，原生分辨率）
  ↓ ① 按相对坐标裁出 10 个头像格
  ↓ ② 去除 UI 边饰（顶部玩家颜色条、底部 ID 名牌），缩放到统一尺寸
  ↓ ③ 与模板库逐一做归一化相关匹配 TM_CCOEFF_NORMED
  ↓ ④ 双阈值门控：Top-1 分数 + (Top1 - Top2) 分差
  ↓
{"radiant": [...], "dire": [...]}  每格给出 hero_key 或 null
```

### 关键设计决策

**① 相对坐标而非像素坐标**

Dota 2 的顶栏 UI 以屏幕顶部中央为锚点、随分辨率等比缩放。因此坐标存储为：

- 横向：`(格子中心 x - 屏幕宽/2) / 屏幕高`
- 纵向、宽高：`值 / 屏幕高`

在 1440p 标定一次，1080p / 4K / 大部分 16:10 可直接套用。
这是**通用性的第一层保障**——目标是所有 Dota 玩家可用，不能写死单一分辨率。

**② 两层模板库**

| 层 | 路径 | 来源 | 特点 |
|----|------|------|------|
| real | `templates/real/{hero}/*.png` | 选人阶段默认脸实拍 | 与目标同源；**不收皮肤/至宝**；逐步积累 |
| cdn | `templates/cdn/{hero}.png` | Steam 官方 CDN 头像 | 全 127 英雄覆盖；按顶栏实际窗口裁切后实测已可 100% |

CDN 层保证「库里绝不会缺英雄」——缺模板时匹配器只能在已有英雄里硬选，
必然乱配（前述实测错误正是此类）。real 层随使用逐步替换 CDN 层。

**③ 宁可不认，不可乱认**

同时满足两个条件才输出结果，否则返回 `null`：

- `score >= min_score`（默认 0.45）
- `margin = Top1 - Top2 >= min_margin`（默认 0.04）

分差门控用于排除「两个英雄都像」的情况，比单一分数阈值更可靠。

**④ 失败即样本**

`recognize.py --truth` 会把认错的格子连同正确答案存入 `failures/`
（文件名含正确 hero_key）。确认是默认脸后再移入 `templates/real/{key}/`。
皮肤顶栏靠会话策略（决策阶段只补空槽、best 优先选人帧），不靠穷举皮肤模板。

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## 3. 代码结构

```
Climperor/
├── config.json              # 相对坐标、裁切参数、匹配阈值
├── heroes.json              # 127 英雄 id / key / 英文名对照（自动生成）
├── common.py                # 配置读写、坐标换算、裁切预处理、模板库加载
├── capture.py               # 屏幕捕获（单张 / 定时连拍 / 供程序调用的 grab_frame）
├── calibrate.py             # ROI 手动标定 + 可视化校验（自动标定失败时的退路）
├── autocalibrate.py         # 靠玩家颜色条自动标定 10 格，免手工框选
├── fetch_cdn_templates.py   # 拉取全英雄 CDN 头像 + 生成 heroes.json
├── build_library.py         # 裁格子 → 人工标注 → 入 real 模板库
├── recognize.py             # 识别 + 准确率评估 + 失败样本归档
├── roles.py                 # 定位匹配的位置文字识别 + 判断哪一格是「我」
├── draft_session.py         # 跟踪整局选将过程，逐轮记录 pick 时间线
├── evaluate.py              # 按 samples/labels.json 批量评测所有已标注截图
├── samples/labels.json      # 已标注截图的真值（10 个 hero_key，未知用 ?）
├── gsi_setup.py             # 定位 Dota 目录，安装 / 卸载 GSI 配置
├── gsi_watch.py             # 监听 GSI 状态 → 跟踪选将 → 识别 → 输出 JSON
├── templates/roles/         # 5 个位置文字的二值模板
├── samples/raw/             # 手动截图；GSI 会话写入 raw/<matchid>/
├── results/                 # gsi_watch.py 每局的识别结果 JSON
├── templates/cdn/           # 127 张兜底模板（已下载）
├── templates/real/          # 默认脸实拍模板（不含皮肤）
├── preview/                 # build_library.py 的裁切预览
└── failures/                # 识别失败的格子，待标注入库
```

### config.json 参数说明

| 字段 | 含义 | 默认 |
|------|------|------|
| `slots[]` | 10 个格子的相对中心坐标 `cx_rel` / `cy_rel` | 待标定 |
| `slot_w_rel` / `slot_h_rel` | 格子宽高 / 屏幕高 | 待标定 |
| `crop_trim` | 裁掉的边饰比例（上 10% 颜色条、下 22% 名牌、左右各 8%） | 见文件 |
| `canonical_size` | 统一缩放后的边长（px） | 96 |
| `match.min_score` | Top-1 最低分 | 0.45 |
| `match.min_margin` | Top1−Top2 最小分差 | 0.04 |
| `match.cdn_penalty` | CDN 模板得分惩罚，优先采信 real 模板 | 0.05 |
| `gsi.port` | GSI 监听端口 | 3223 |
| `gsi.trigger_states` | 启动跟踪会话的游戏状态 | `[HERO_SELECTION, STRATEGY_TIME]` |
| `gsi.poll_interval` | 选将期间的轮询间隔（秒） | 1.0 |
| `gsi.confirm_polls` | 同一格连续几帧认出同一英雄才算确认 | 2 |
| `gsi.session_timeout` | 单局跟踪的最长时间（秒） | 300 |
| `text_rows.name` / `text_rows.role` | 头像下方姓名行 / 位置行的相对纵坐标 | 见文件 |
| `roles.min_iou` | 位置文字模板匹配的最低 IoU | 0.55 |
| `roles.self_min_gap` | 「我」那格姓名亮度需高出次亮格多少 | 25.0 |

阈值需在积累一定样本后按实测重新调优，当前为经验初值。

### 自动标定（`autocalibrate.py`）

2560×1440 实测：颜色条位于 y=1~7，头像区 y=8~96（高 88），格宽 111，
槽位中心间距 165px，10 格全部命中。

三个关键判据：

1. **颜色条定位**——10 个玩家颜色是游戏固定值，逐列取最近颜色（容差 60）
   找连续段，既给出横向位置又天然给出槽位编号
2. **中心线性拟合**——同队 5 格等距，对 index→center 做最小二乘，
   可修复被身后头像污染的个别颜色条（实测槽位 9/10 偏差 3~6px 被纠正）
3. **头像下沿**——用「格内列 vs 格间空隙」的亮度差：有头像时差值 20~67，
   头像结束瞬间塌到 0。**不能用逐行差分**，因为下方玩家名字的跳变更大，
   会误判到名字行（初版就踩了这个坑，把底边定到 129 而非 96）

### 实测结论（2026-07-25，四局人机，2560×1440 无边框）

| 阶段 | CDN-only | 完整库 |
|------|----------|--------|
| 初版（正方形裁切 + 线性拟合） | 32/40 | — |
| 修正裁切 + 鲁棒拟合后 | **40/40**（最低分 0.784） | **40/40**（最低分 1.000） |

其中 `draft_145136.png` 是**修复完成前**就抓好的帧，未参与任何调参，
旧配置下 8/10、新配置下 10/10，属于干净的盲测样本。

单次识别 340~460ms，远低于 1 秒目标。用 `python evaluate.py` 复现。

#### 发现一：顶栏头像是静态图标，可像素级匹配

real 模板命中时分数恒为 **1.000**。顶栏图标每局渲染逐像素相同，
所以一个英雄只要入库一次，之后永远满分命中——不需要"积累多个变体求鲁棒"，
**一张就够**（同皮肤前提下）。

#### 发现二：CDN 模板的裁切方式原本就是错的

初版按 1:1 正方形取中心裁切，但顶栏格子是 111×88（约 1.26:1），比例根本对不上，
平均匹配分只有 0.649。以 15 张实拍模板为标准答案做网格搜索，
反推出正确窗口是 **x0=38, w=182, 全高**（源图 256×144），平均分升到 **0.936**。

改用相对比例 `CROP_X0/CROP_X1` 写死在 `fetch_cdn_templates.py` 里，重新生成 127 张后，
**仅靠 CDN 模板即可 30/30 全对**。这意味着不必靠打几十局去攒模板库——
全英雄覆盖开箱即用。

> 教训：当兜底层表现明显低于预期时，先怀疑**素材处理方式**，
> 而不是急着靠堆数据去补。这里省下了约 70 局的采集成本
> （127 英雄按优惠券收集问题估算）。

#### 发现三：坏点会拖垮最小二乘拟合

夜魇方槽位 9/10 的颜色条被身后头像污染，检测宽度 141/133（正常 105~119），
中心偏了几像素。最小二乘对离群点没有抵抗力，算出的槽距是 166.2 而非真实的 165，
导致槽位 10 裁切偏 4px、同一英雄的匹配分从 1.000 掉到 0.567。

改为**先按条宽剔除不可靠的条**，再取**中位数槽距**、中位数截距，
槽位中心与实测真值完全吻合。

**阈值的已知不足**：瘟疫法师曾出现分差 0.294（很笃定）但分数 0.412 未过 0.45 的情况。
现行门控要求分数与分差同时达标，对"分差极高但分数中等"偏严。
修正裁切后此问题不再出现（最低分 0.784），暂不调整。

#### 发现四：天梯段位徽章是稳定遮挡，可用遮罩匹配规避

天梯全英雄选择时，每个顶栏头像底部有「传奇 III」半透明条、右侧有金色段位勋章。
GSI 的 `map` 不含 `game_mode` / `lobby_type`，但画面上金色勋章可稳定检测
（`has_ranked_overlay`：≥60% 的格子右下角有金色像素 → 判定为天梯 UI）。

处理方式：检测到天梯 UI 后，匹配时屏蔽底部 32% + 右侧 22%（`ranked_match_mask`），
只对剩余面部区域做归一化相关。人机 / 普通匹配无勋章，走原全图匹配，互不干扰。

实测：

| 集合 | 修复前 | 遮罩 + real 入库后 |
|------|--------|-------------------|
| 5 局人机 | 50/50 | 50/50（未误触发遮罩） |
| 1 局天梯 | 9/10（LC 被段位条打崩） | **10/10**（分数 1.000） |

注意：遮罩解决的是**遮挡**。皮肤/至宝改头像时不要往 real 里堆变体——选人阶段
用默认脸多帧确认，决策阶段禁止改判即可；CDN 对默认脸仍偏弱的英雄才补一张 real。

#### 发现五：位置文字与「我」那一格都能纯视觉读出

定位匹配（Ranked Roles）里，**只有我方 5 格**的头像下方会画出位置文字：
优势路 / 中路 / 劣势路 / 辅助 / 纯辅助。2560×1440 下位于 y=143~159。
这行文字是纯灰（饱和度≈0），用 `value>110 且 saturation<0.08` 就能干净抠出来。

不做 OCR，改成**二值掩膜 IoU 匹配**：候选只有 5 个，且宽度各不相同
（图标+2字 ~ 图标+3字），同帧自匹配 IoU=1.0，跨类差距极大。掩膜先紧裁再
归一化到固定高度 24px，因此换分辨率不用重建模板。

哪一格是「我」，最终由 GSI 直接回答：`player` 块里带 `team_slot`（队内 0~4），
顶栏就是按队内序号排的，所以 `slot = team_slot + 1`（天辉）或 `+ 6`（夜魇）。
实测 `team_slot=4 / radiant / drow_ranger` 对应顶栏第 5 格，与画面一致。

视觉判据仍保留为兜底（GSI 在载入对局前不发 `player` 块）——
**自己的名字是亮白色，其余九人是偏蓝的灰**：

| 局 | 我那格亮度 | 其余最高 | 差值 |
|----|-----------|---------|------|
| 天梯定位局 | 229.9 | 170.2 | 59.7 |
| 人机局 ×3 | 229.8~230.2 | 175.1 | ~55 |

用绝对阈值会在「整屏都亮」的界面上误判（实测游戏内 HUD 帧十格都是 248），
所以改成**相对判据**：最亮格需比次亮格高出 25 以上。8 张选将截图全部命中，
9 张非选将截图全部正确返回 None。

### 官方选将规则（决定采集节奏）

天梯全英雄选择的规则来自 Dota 2 Wiki / Liquipedia：

- **禁用**：全员 15 秒投票，每人 1 个不可重复；每票各有 50% 概率生效；
  系统再按该 MMR 段位的 ban 率补随机禁用，**最终固定 16 个**
- **选人分 3 轮**：25 秒 / 每队 2 人 → 25 秒 / 每队 2 人 → 20 秒 / 每队 1 人
- **本轮结束前双方互相不可见**；同轮撞英雄则该英雄被禁、本轮重来（最多 2 次）

关键推论：顶栏英雄是**按 2/2/1 成批揭晓**的。原来只在决策时间截一次，
拿到的是最终阵容，选人顺序信息全丢——而顺序恰好是后续给建议最需要的。

### GSI 自动化链路

GSI 拿不到双方 pick，但能可靠告诉我们**现在处于哪个阶段**，正好用作触发器：

```
Dota 2（-gamestateintegration）
  ↓ POST JSON，每 0.5s
gsi_watch.py 本地 HTTP 服务（127.0.0.1:3223）
  ↓ map.game_state 进入 HERO_SELECTION（错过则 STRATEGY_TIME 兜底）
DraftSession：每秒轮询 → recognize_image() + detect_roles()
  ↓ 某格连续 2 帧认出同一英雄才算确认，避免头像淡入时的抖动
确认集合变化 → 追加一条时间线事件（轮次由每队已选人数推出）
  ↓ 状态离开选将 / 10 格认满
终端摘要 + results/draft_<时间戳>.json
```

设计要点：

- **按 `matchid` 去重**，一局一个跟踪会话，不论从哪个阶段接入
- **轮询与识别在工作线程**，HTTP 回调立即返回，不阻塞游戏侧推送
- **确认需连续 2 帧**，单帧可能拍到半透明的入场动画
- **位置与「我」只解析一次**，这两项全局不变，认出后不再重复计算
- **「我」优先用 GSI 的 `team_slot`**，视觉判据仅在 GSI 尚未提供时兜底
- **未标定时降级为「只截图」**，仍在正确时机存帧，供 `calibrate.py` 使用

---

## 4. 环境与依赖

- Python 3.14（本机已装）
- `opencv-python >= 4.10`（实装 5.0.0）、`numpy >= 2.0`、`requests >= 2.32`、`mss`（屏幕捕获）

已完成的初始化：

```powershell
pip install -r requirements.txt
pip install mss
python fetch_cdn_templates.py   # 127/127 模板下载成功
```

已验证 `capture.py` 可正常截取主显示器，输出为原生 **2560×1440** PNG。

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## 5. 推进计划

| 阶段 | 内容 | 状态 |
|------|------|------|
| 0 | 项目骨架、依赖、CDN 模板库 | **已完成** |
| 1 | 采集真实决策时间截图 | **已完成** |
| 2 | ROI 标定，生成 `config.json` 坐标 | **已完成**（自动标定） |
| 3 | 首轮识别（纯 CDN 兜底），摸底准确率 | **已完成**（8/10） |
| 4 | 积累 real 模板，迭代阈值，统计准确率 | **已完成**（30/30，CDN-only 亦 30/30） |
| 5 | 锚点自动定位，去除标定依赖 | **已完成**（`autocalibrate.py`） |
| 6 | 接入 GSI 自动触发，全流程免操作 | **已完成**（真机人机局已验证） |

### 验收标准（判定方案是否可行）

| 指标 | 目标 |
|------|------|
| real 模板命中格子的准确率 | ≥ 95% |
| 仅 CDN 兜底格子的准确率 | ≥ 70% |
| 单张图识别耗时 | < 1 秒 |
| 错误类型 | 以「输出 null」为主，而非「输出错误英雄」 |

---

## 6. 通用性设计（面向所有玩家）

**核心原则：成品阶段玩家零操作。** 当前 demo 的手动步骤均为验证期临时措施。

| Demo 期手动操作 | 成品自动方案 |
|----------------|-------------|
| 手动截图 | GSI 检测 `DOTA_GAMERULES_STATE_STRATEGY_TIME` 自动触发（`gsi_watch.py`，已实现） |
| 手动框选 10 个格子标定 | 锚点自动定位（见下） |
| 人工标注建模板库 | 模板库随程序内置，开箱即用 |
| `--truth` 对答案 | 仅开发期使用 |
| 手动设置无边框窗口 | 首次运行自动检测，或改用 Windows Graphics Capture |

### 分辨率与宽高比适配（三层递进）

1. **相对坐标**（已实现）——覆盖同宽高比下的任意分辨率
2. **锚点自动定位**（阶段 5）——运行时在截图中自动找顶栏：
   - 中央倒计时区域作水平锚点
   - 10 条固定玩家颜色条（蓝、青、紫、黄、橙 / 粉、灰绿、浅蓝、墨绿、棕）
     既是定位标记，也天然给出槽位编号
   - 由锚点反推格子位置，任何分辨率、宽高比免配置
3. **多尺度匹配**——0.9~1.1 倍尺度搜索，吸收残余缩放误差

### 已知风险

| 风险 | 应对 |
|------|------|
| 21:9 等特殊宽高比布局差异 | 阶段 5 锚点定位；短期可分档标定 |
| 英雄皮肤（至宝 / 身心）改变头像 | 不入库皮肤模板；决策阶段只补空槽、禁止改判；best 帧优先选人阶段默认脸 |
| 头像为平行四边形，矩形 ROI 会带入邻格边缘 | 当前靠内缩裁切规避；必要时加仿射纠正 |
| 独占全屏截图可能为黑帧 | 建议无边框窗口；或改用 Windows Graphics Capture |
| Dota 更新改动 HUD 布局 | 锚点方案对布局微调更鲁棒；必要时重标定 |

### 禁用英雄识别（grid.py）

天梯 AP 固定禁用 16 个，这个信息不在顶栏，只在英雄选择网格里。最后的做法
**完全不用模板匹配**，因为网格的排布是可推算的。

一开始确实试了匹配。网格用的是竖版英雄卡，Steam CDN 上唯一对得上的素材是
遗留路径 `images/heroes/{key}_vert.jpg`（235×272），拟合出的裁切窗口
x[0.15,0.80] y[0.00,0.85] 宽高比 0.66 与实拍卡片的 52/79 完全吻合。但均分
只有 0.50，且下半段的 top1/top2 几乎没有间距——这批图是 2015 年前后的旧原画，
大量英雄重做过，根本对不上。

真正的突破口是排布本身。127 个英雄按主属性分成四块从左到右排列，块内按
**客户端本地化名称**排序、**行优先**填充，多出来的空格永远在块尾。用实战帧
交叉验证了三点：四块各 36 / 35 / 34 / 22 格，与英雄表的属性数量分毫不差；
5 个空格全在最后一行的块尾；聊天栏里点名的 9 个禁用英雄，按此推算出的格子
**全部**画着禁用斜杠。所以英雄表（`heroes.json` 现在带 `attr` 和 `name_loc`，
都取自 Valve 自己的 `datafeed/herolist`）就足以定位每一格。

禁用态的判定绕了点弯路。斜杠本身不好测——试过方向梯度直方图和错切后找亮脊，
两者都失败，后者甚至完全反向（禁用格反而排在最后）。原因是禁用卡整张被压暗
去饱和，**低对比度**才是主特征。实测那一局：17 张不可选卡片的灰度 std 落在
8–21，其余 110 张全部 ≥32.6，中间空出 11.6 的间隔，直接卡阈值即可。
17 = 16 个禁用 + 1 个已被选走的莉娜，与官方规则严丝合缝。

`read_grid()` 在格数对不上英雄表时返回 `ok=False` 而不是给一份残缺名单——
鼠标悬停会弹出大号英雄卡遮住网格，这类帧就是这样被挡掉的。禁用名单全程不变，
`DraftSession` 只取第一帧读成功的结果，之后不再重复读。

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## 7. 与 dota2-hex 的关系

本项目为**独立验证 demo**，不修改 `dota2-hex`。

- 选用 Python 是因为验证期迭代快，非最终技术栈
- 准确率验证通过后，可选：用 Rust 重写并入 `dota2-hex`，或保留为本地旁路服务通过 HTTP 回传
- 无论哪种，都需遵守 `dota2-hex` 的合规边界：**仅使用玩家屏幕上可见的信息，
  不读进程内存、不注入**（见 `AGENTS.md`「技术约束」）

`dota2-hex` 现有的阶段判定（`src/phase.rs`）可直接复用为截图触发信号。

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## 8. 参考资料

- [Valve #9562 GSI get draft data during draft](https://github.com/ValveSoftware/Dota2-Gameplay/issues/9562) — 官方关闭 AP 实时 draft
- [Valve #14915 How can I get live pick data](https://github.com/ValveSoftware/Dota2-Gameplay/issues/14915) — 开发者自述 OCR 方案约 85% 准确率
- [Overwolf Dota 2 GEP](https://dev.overwolf.com/ow-native/live-game-data-gep/supported-games/dota-2/) — `roster.draft` / `bans` 字段定义
- [OpenCV Template Matching](https://pyimagesearch.com/2021/03/22/opencv-template-matching-cv2-matchtemplate/)
- Steam CDN 头像：`https://cdn.cloudflare.steamstatic.com/apps/dota2/images/dota_react/heroes/{key}.png`