基于 计算机视觉 (SIFT) 与 深度学习 (LoFTR) 的游戏实时悬浮窗地图追踪器。 自动识别屏幕上的游戏小地图，并在超清完整大地图上实时标注玩家的准确位置，支持双层图分离与惯性导航。

• 🚀 双引擎架构：提供极致性能的传统视觉方案，以及抗干扰极强的 AI 深度学习方案。
• 👁️ 逻辑/显示双图分离：使用纯净图进行极限特征匹配，在悬浮窗中显示带标记的资源图。
• 🧭 惯性导航与雷达扫描：短暂丢失视野时维持原位推测，彻底跟丢后自动启动全局雷达切片扫描（AI 模式）。
• 🌊 弱纹理强化：集成 CLAHE 算法，强行榨取大海、纯色草地等弱纹理区域的特征点。

模式	运行入口	原理	优点	缺点	适用场景
SIFT 极速版	main_sift.py	尺度不变特征变换	CPU 即可流畅运行。	面对大面积纯色水域或 UI 遮挡严重时可能短暂跟丢。	绝大多数常规游戏跑图
LoFTR AI 版	main_ai.py	Transformer 密集匹配	极其霸道，几乎无视 UI 遮挡、严重缩放和弱纹理。	吃显卡性能，且需依赖 PyTorch 环境。	SIFT 无法工作的极端恶劣地形

本项目推荐使用 Python 3.9+。

1. 克隆项目到本地：

git clone [https://github.com/你的用户名/你的项目名.git](https://github.com/你的用户名/你的项目名.git)
cd 你的项目名
pip install -r requirements.txt #安装基础依赖