🌳 Sistema de Detecção de Árvores PXG v2.0

Sistema otimizado para detectar árvores no PXG (Pokémon X Gen) em movimento, usando visão computacional.

🚀 Novidades da Versão 2.0

⚡ Performance Drasticamente Melhorada

Característica	Versão Antiga	Versão 2.0	Melhoria
FPS	~10 FPS	25+ FPS	2.5x mais rápido
Detecção em movimento	❌ Não funciona	✅ Funciona voando	Agora funciona!
Processamento	Sequencial	Paralelo (threading)	Muito mais eficiente
Área processada	Tela inteira	ROI (região central)	60% menos processamento
Escalas	5 escalas	3 escalas	40% menos cálculos
Templates	Processados em tempo real	Pré-processados (cache)	Zero overhead

🎯 Principais Otimizações

1. Threading Multi-core - Processa múltiplos templates em paralelo
2. ROI (Region of Interest) - Foca apenas na área central (onde você voa)
3. Cache de Templates - Templates são pré-processados e armazenados
4. NMS Eficiente - Elimina duplicatas de forma inteligente
5. Threshold Ajustado - Mais sensível (0.55) para detectar em movimento
6. Código Modular - Separado em módulos para fácil manutenção

📁 Nova Estrutura do Projeto

pxg/
├── src/
│   ├── __init__.py          # Pacote principal
│   ├── config.py            # Configurações centralizadas
│   ├── detector.py          # Motor de detecção otimizado
│   └── overlay.py           # Interface overlay
├── tree_training_data/      # Templates de árvores
├── main.py                  # Versão antiga (backup)
├── main_refactored.py       # 🆕 Versão 2.0 otimizada
├── requirements.txt         # Dependências
└── README.md               # Este arquivo

📦 Instalação

1. Instalar dependências

pip install -r requirements.txt

2. Executar

# Versão 2.0 otimizada (RECOMENDADO)
python main_refactored.py

# Versão antiga (backup)
python main.py

🎮 Como Usar

Atalhos (Numpad)

• NUMPAD [-] - Modo captura (marcar nova árvore)
• NUMPAD [+] - Ativar/Pausar detecção
• NUMPAD [*] - Sair

Passo a Passo

1. Capturar Templates

   • Aperte NUMPAD [-]
   • Arraste um quadrado em volta de uma árvore
   • Solte para capturar
   • Capture várias árvores diferentes (quanto mais, melhor!)

2. Ativar Detecção

   • Aperte NUMPAD [+]
   • O sistema começará a detectar árvores automaticamente
   • Agora você pode VOAR que ele detecta! 🎉

3. Ajustar (se necessário)

   • Edite src/config.py para ajustar:
     • SIMILARITY_THRESHOLD - Sensibilidade (0.50-0.70)
     • FPS_TARGET - FPS desejado (20-30)
     • ROI_PADDING - Tamanho da área de detecção
     • USE_THREADING - Ativar/desativar threading

⚙️ Configurações Avançadas

Edite src/config.py:

# Sensibilidade (menor = mais sensível)
SIMILARITY_THRESHOLD = 0.55

# FPS desejado
FPS_TARGET = 25

# ROI (região de interesse)
USE_ROI = True           # Usar apenas área central
ROI_PADDING = 0.3        # 30% padding (processa 60% central)

# Performance
USE_THREADING = True     # Processamento paralelo
MAX_WORKERS = 4          # Threads simultâneas

# Escalas para detecção
SCALES = [0.9, 1.0, 1.1]  # Reduzido de 5 para 3

🔧 Troubleshooting

"Não está detectando nada"

• Capture mais templates (pelo menos 3-5 árvores diferentes)
• Reduza o SIMILARITY_THRESHOLD em config.py (ex: 0.50)
• Certifique-se de que os templates estão em tree_training_data/

"Muitos falsos positivos"

• Aumente o SIMILARITY_THRESHOLD (ex: 0.65)
• Capture templates mais específicos
• Ajuste DUPLICATE_DISTANCE para filtrar melhor

"Está lento ainda"

• Reduza FPS_TARGET (ex: 20)
• Aumente ROI_PADDING (ex: 0.4 = processa só 20% central)
• Ative DOWNSAMPLE_FACTOR = 0.8 para reduzir resolução
• Reduza SCALES para apenas [1.0]

"Não funciona voando"

• Certifique-se de estar usando main_refactored.py
• Reduza SIMILARITY_THRESHOLD para 0.50-0.55
• Aumente FPS_TARGET para 30
• Verifique se USE_ROI = True

📊 Estatísticas de Performance

Durante a execução, você verá:

• FPS atual - Frames por segundo
• FPS médio - Média da sessão
• Detecções agora - Árvores detectadas no frame atual
• Total sessão - Total de detecções desde que ativou

🎯 Área de Detecção (ROI)

Quando a detecção está ativa e USE_ROI = True, você verá um retângulo azul tracejado indicando a área que está sendo processada. Árvores fora dessa área não serão detectadas, mas isso torna o sistema muito mais rápido.

Ajuste ROI_PADDING se precisar de uma área maior/menor.

🐛 Problemas Conhecidos

• Em telas com muitas árvores (>10), pode ter lentidão
• Templates muito pequenos (<20x20) podem dar falsos positivos
• Funciona melhor com boa iluminação no jogo

📝 Changelog

v2.0.0 (2024)

• ⚡ Threading para processamento paralelo
• 🎯 ROI para otimização de área
• 💾 Cache de templates preprocessados
• 🚀 Aumento de FPS de ~10 para 25+
• 🧹 Refatoração completa em módulos
• ✅ Funciona em movimento/voando!

v1.0.0 (Original)

• Sistema básico de detecção
• Funciona apenas parado
• ~10 FPS

🤝 Contribuindo

Sinta-se livre para fazer melhorias! Sugestões:

• Usar deep learning (YOLO, SSD) para detecção mais robusta
• Adicionar auto-clique nas árvores detectadas
• Interface gráfica para configurações
• Salvar logs de detecção

⚠️ Aviso

Este é um projeto educacional. Use por sua conta e risco.

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Feito com 💚 para a comunidade PXG