上分帝（Climperor）

Dota 2 天梯选将识别：从选人 / 决策时间截图中识别双方 10 个英雄。

本地、离线、秒级；模板来自 Steam CDN 官方头像。GSI 只负责触发时机，阵容靠视觉读顶栏。

设计背景见 DESIGN.md；协作约定见 AGENTS.md；变更记录见 CHANGELOG.md。

原理

决策时间截图（PNG）
  → 按相对坐标裁出 10 个头像格（分辨率无关）
  → 缩放到统一尺寸；天梯局自动屏蔽段位条/勋章遮挡区
  → 与 CDN 模板做归一化相关匹配（TM_CCOEFF_NORMED）
  → Top-1 分数 + Top1−Top2 分差双阈值 → hero_key 或 null

皮肤差异靠会话策略处理（选人阶段多帧确认，决策阶段禁止改判），不堆皮肤模板。

安装

pip install -r requirements.txt
python fetch_cdn_templates.py   # 一次性：heroes.json + templates/cdn/

快速开始（GSI 自动跟踪）

python gsi_setup.py             # 写入 Dota GSI 配置
# Steam → Dota 2 → 属性 → 启动项加上 -gamestateintegration，重启游戏
python gsi_watch.py

进入英雄选择后自动跟踪；凑齐 10 人或超时后写出 results/draft_<时间戳>.json（该目录已 gitignore）。 会话截图按对局落在 samples/raw/<matchid>/；默认同时把每包 GSI JSON 追加到同目录 gsi.jsonl（--no-dump-gsi 可关）。

主菜单收不到 GSI 是正常的：客户端第一次载入对局后才开始推送。看到 [gsi] connected 才算链路通。

手动流程

截图

python capture.py                # 单张 → samples/raw/
python capture.py --loop 300 3   # 每 3 秒一张，持续 300 秒

GSI 跟踪时自动写入 samples/raw/<matchid>/draft_*.png（含 milestone / best）。 需无边框窗口或窗口模式（独占全屏可能黑帧）。

标定 ROI（一次性）

python autocalibrate.py samples/raw/<matchid>/<某帧>.png
# 失败时退路：python calibrate.py samples/raw/<matchid>/<某帧>.png

识别 / 评测

python recognize.py samples/raw/<matchid>/<帧>.png
python recognize.py samples/raw/<matchid>/<帧>.png --sheet
python recognize.py samples/raw/<matchid>/<帧>.png --truth hero1,...,hero10
python evaluate.py              # 按 samples/labels.json 批量评测

辅助脚本：roles.py（位置字）、grid.py（禁用名单）、modes.py（模式字）。

截图要求

• PNG、原始分辨率（勿经聊天工具压缩）
• 顶栏 10 个英雄完整可见
• 优先选人阶段默认脸帧（全员选完后顶栏才会换皮肤；GSI 无「皮肤已加载」信号）

已知限制

• 宽高比差异大（如 21:9）时可能需重标定
• 客户端改网格排序后 grid.py 会 ok=False，不会瞎报禁用名单
• 新英雄上线后重跑 fetch_cdn_templates.py
• 位置文字模板取自简体中文客户端
• 决策界面 3D 模型挡住顶栏时单帧会很弱，依赖会话多帧回填
• 普通玩家 GSI 只有自己的英雄 id，不能代替读顶栏

相关项目

成熟后可移植到 dota2-hex 或独立发布。合规边界：只使用屏幕可见信息，不读内存、不注入。