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ShakeScouterは「サーモンランNEXT WAVE」の映像を解析し、テレメトリーデータを生成するために設計されたPythonプログラムです。このツールは、Nintendo Switchで人気のゲーム「スプラトゥーン3」にあるサーモンランの映像を解析するために設計されています。
- 画像解析: ShakeScouterは高度な画像処理技術を使用して、サーモンランNEXT WAVEの映像を解析します。
- テレメトリー生成: このプログラムは、解析結果に基づいてテレメトリーデータを生成し、ゲームプレイの統計に関する貴重な洞察を提供します。
- リポジトリーをクローン:
git clone https://github.com/mntone/ShakeScouter.git
- プロジェクト ディレクトリーに移動:
cd ShakeScouter
- Pythonをインストール
- Windows: https://www.microsoft.com/store/productId/9NCVDN91XZQP
- macOS:
brew install [email protected]
- 依存関係をインストール:
pip install -r requirements.txt
- PyTorchをインストール:
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
将来的に、Windows上でCUDAを使用した解析プログラムを採用する可能性があります。
py shakescout.py [options]
--development
: 開発モードで起動します。-d
,--device
: PyTorchで使用するデバイスを指定します。選択可能なデバイスは、auto
、cpu
、cuda
です。-o
,--outputs
: 出力方式を選択します。選択可能な出力方式は、console
、json
、websocket
です。-i
,--input
: OpenCV入力のカメラ入力デバイスIDを指定します。--width
: OpenCV入力のカメラ入力の幅を指定します。--hight
: OpenCV入力のカメラ入力の高さを指定します。-t
,--timestamp
: JSONファイル名に日時を使用します。-H
,--host
: WebSocket接続で使用するホスト名を指定します。-p
,--port
: WebSocket接続で使用するポート番号を指定します。
あなたの貢献に感謝します! リポジトリーをフォークして、改善点を含めたプルリクエストを提出してください。
このプロジェクトは GPLv3 ライセンスの下で認可されています。詳細については LICENSE ファイルを参照してください。
質問やサポートが必要な場合は、私に連絡してください。
- Mastodon: https://mstdn.jp/@mntone
- まず、スプラトゥーン3のクリエイターの方々に心から感謝します。
- erudot氏に感謝します。彼は私にサーモンランNEXT WAVEをプレイする機会を与えてくれ、でんせつ 999に到達するきっかけとなりました。
- また、このソフトウェアの開発において、ChatGPTのサポートに心から感謝いたします。
- mntone - このプロジェクトの作成者
- Shake StreamKit: サーモンランNEXT WAVEのオーバーレイツール