LOL选手评分系统

这是一个基于图像识别和大语言模型的LOL（英雄联盟）选手评分系统，可以从比赛截图中提取选手数据，计算评分，并生成专业评语。支持将分析结果导出为PDF格式。

系统架构

系统采用清晰的三节点流程架构：

1. 数据提取节点：从图片中提取选手数据（KDA、补刀、伤害等）
2. 评分计算节点：根据提取的数据计算选手评分
3. 评语生成节点：使用大语言模型生成专业评语
4. 结果导出功能：支持将分析结果导出为PDF文件

安装

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/yourusername/lol_pingfeng_agent.git
cd lol_pingfeng_agent

2. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

3. 设置环境变量：

# Linux/Mac
export BAILIAN_API_KEY="你的百炼API密钥"

# Windows
set BAILIAN_API_KEY=你的百炼API密钥

使用方法

命令行方式

python run.py data.png

Web应用方式

python app.py

然后在浏览器中访问 http://localhost:5000

PDF导出功能

在Web界面中分析完成后，点击"导出PDF"按钮，可将选手评分报告保存为PDF文件，方便分享和存档。

核心文件说明

• langgraph_agent.py: 核心处理模块，包含三个主要节点和辅助函数
• run.py: 命令行入口
• app.py: Web应用入口
• requirements.txt: 依赖项列表
• nodes/: 节点实现目录
  • extract_data.py: 数据提取节点
  • calculate_scores.py: 评分计算节点
  • generate_comments.py: 评语生成节点

API密钥

系统使用阿里云百炼平台的API，需要设置以下环境变量：

• BAILIAN_API_KEY: 百炼API密钥

示例输出

【蓝队选手评分】
选手: AL Flandre (TOP)
评分: 4.0/5
KDA: 2/1/5
补刀: 300
伤害: 14217
评语: Flandre在上路展现出色表现，2/1/5的KDA体现了他的稳健与团队贡献。300的补刀数量领先，伤害输出可观，是团队的重要支柱。

...

【红队选手评分】
选手: BLG Bin (TOP)
评分: 3.0/5
KDA: 0/2/1
补刀: 290
伤害: 12769
评语: Bin上路面对压力，虽0/2/1的KDA不佳，但290的补刀和12769的伤害显示了他在劣势下的坚韧与输出能力。
...

许可证

MIT