游戏图标数量统计

解决什么

当你甩给 AI 一张游戏背包截图，问“这里有多少个 SSR 和 UR”，它往往要面对几个现实问题：截图是密密麻麻的网格，每个格子只有几十像素高；格子有点亮、有点亮但没角标、有暗淡未解锁，甚至有看起来像物品的 UI 按钮。直接让模型肉眼数格子，很容易把“玩家专属”按钮当成 SSR，或者漏掉那些游戏默认不显示数字的单个物品。

@user_6377ddb8/icon-counter 要解决的就是这件事：把背包截图中的物品按稀有度统计出来，而不是让模型凭空猜。

工作方式

技能的核心是一个 Python 脚本 assets/count_icons.py，负责把截图切成网格，生成 Contact Sheet 预览图；再由 LLM 结合脚本的量化结果逐格确认稀有度和数量。流程大致分为：

• 网格切割：脚本通过自相关周期检测、谷检测和内容段分析自动判断行列数，不再写死 7 列；如果遇到侧边栏等特殊布局，可以手动指定 --cols 或 --rows。
• 整图 OCR：v1.2.0 改为对整张截图做一次放大后的彩色 OCR，再把识别到的文字按坐标映射到对应格子。相比逐格 OCR，在 4~5 行的矮格布局中识别率从 0%~6% 提升到 61%~86%，也避免了 Onnxruntime 反复调用导致的崩溃。
• 激活与计数：脚本用亮度/饱和度判断格子是否暗淡。暗淡格直接跳过；有数量角标的格子按数字计入；没有角标但确认激活的格子记为 1 个。
• 稀有度归属：优先使用 OCR 读到的文字标签；OCR 没命中时，回退到边框颜色候选，并会在结果中标注判定依据。

适用边界

这个技能不是万能计数器。默认只统计 SSR 和 UR，SR 会被排除，除非你明确要求。它依赖 Python、Pillow、numpy，以及推荐安装的 RapidOCR；如果环境没有 Python，可以退回纯视觉模式，但准确率会明显下降，建议抽样复核。

容易踩坑的地方包括：把“通行证”“重置抽奖”等按钮误判为物品；把紫色的 SSR+ 当成 SR；以及在列数检测明显错位时直接相信脚本结果。对于模糊角标或脚本与视觉判断冲突的情况，技能也保留向用户确认的兜底逻辑。