Clash Royale AI Card Tracker

Clash Royale AI Card Tracker

Actualmente, el código no se comenta muy bien. Esto cambiará pronto.

Escribí un informe que explica cómo se hizo este asistente de IA. Se adapta a una audiencia que no es de ciencia no competitiva. Consulte: informe de borrador aproximado

Bibliotecas utilizadas:

• OpenCV (preprocesamiento de imágenes)
• Keras/TensorFlow (redes neuronales convolucionales)
• Tkinter (GUI)
• PIL (mapeo de imágenes en GUI)

Si aún desea ver el código para el siguiente:

1. La arquitectura de la red neuronal convolucional (Lenet).

2. Entrenamiento de la primera CNN (red nerual convolucional).

3. Predicciones sobre el primer CNN.

4. Prueba de predicciones en vivo (en tiempo real) en el primer CNN, para aprender el mazo del oponente.

5. Entrenamiento de la segunda CNN (red nerual convolucional).

6. Predicciones en el segundo CNN.

7. Prueba de predicciones en vivo (en tiempo real) en el segundo CNN, para saber qué carta está jugando mi oponente.

8. Ambos CNN se ejecutan juntos durante el tiempo real para predecir el ciclo de la tarjeta del oponente + Elixir. (Esta sección también tiene mucho código con respecto a la aplicación AI real).

9. Tkinter gui

El código se puede encontrar aquí: Clash_royale_helper.py