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리그오브레전드 리플레이 추출기

CV 기술을 이용한 '리그 오브 레전드' 리플레이 추출기이다.

리그 오브 레전드 리플레이 영상으로부터 데이터를 수집 / 분석하는 프로그램이다. YouTube나, 로컬에 저장된 비디오에서 '플레이어 위치 정보를 시간에 따라' 자동으로 수집할 수 있다.

경고

리플레이 영상을 보고 싶다면 리플레이 파일의 버전이 클라이언트의 버전과 동일해야 한다(!)

환경설정

1. venv 생성

conda create -n lolpago python=3.9.11

3. venv 실행

conda activate lolpago

4. tensorflow 설치

pip install tensorflow-gpu=2.10.0

5. 소프트웨어 요구사항

cuDNN = v8.1.0 for CUDA 11.2  :  https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download   => save only {lib, include, bin} folders into CUDA(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2)

CUDA = 11.2  :  https://developer.nvidia.com/cuda-11.2.0-download-archive

tensorflow  :  2.10.0

5. 게임 config file 설정 C:\Riot Games\League of Legends\Game\DATA\cfg\game.cfg => EnableReplayApi=1

C:\Riot Games\League of Legends\Ga고

1. 레포 다운로드 or 클론

깃헙으로부터 직접 다운받은 후 압축을 푼다. 혹은 명령창을 이용하여 clone해도 된다.

Download directly from github and unzip or clone from the command line

2. 필요한 파일들 설치

pip install -r requirements.txt

3. 사용 방법

• 소환사의 MatchIDs 수집 :

  python3 generator.py
  

  

• 리플레이 파일(.rofl) 다운로드드 :

  python3 downloader.py
  

  

• 리플레이 재생 & 녹화 :

  python3 scraper.py
  

  

4. 미니맵 캡처 이미지

5. 아래 그림과 같이 생성할 수 있다. ( 미니맵 Frame dataset을 이용 )

• 챔피언 추적 (Roboflow)

추적 모델을 사용할 수 있다. ( Performance | mAP : 92.2% | precision : 91.3% | recall : 90.2% )

• Dependency(의존성)을 설치하려면,

    pip install roboflow.
  

  파이썬 스크립트에 다음 코드를 실행한다 :

    from roboflow import Roboflow
    rf = Roboflow(api_key="API_KEY")
    project = rf.workspace().project("lolpago-multi-tracking-service")
    model = project.version(18).model
    
    # infer on a local image
    print(model.predict("your_image.jpg", confidence=40, overlap=30).json())
    
    # visualize your prediction
    # model.predict("your_image.jpg", confidence=40, overlap=30).save("prediction.jpg")
    
    # infer on an image hosted elsewhere
    # print(model.predict("URL_OF_YOUR_IMAGE", hosted=True, confidence=40, overlap=30).json())