YOLO Knight Online AutoLoot (Tkinter UI)

Bu projeyi sıfırdan, sade bir dille anlatalım.

Bu araç şunu yapar:

1. Ekrandaki görüntüyü alır.
2. Bu görüntüde modelin öğretilmiş olduğu nesneleri arar.
3. Bulduğu nesnenin koordinatını çıkarır.
4. Seçtiğin moda göre oraya sol/sağ tık atar.

Kısaca: “Ekrana bak + hedefi bul + tıkla”.

---

YOLO nedir? (Uzun ve net anlatım)

YOLO = You Only Look Once.

Bu bir nesne tespit yaklaşımıdır. Yani sadece “resimde bir şey var mı?” demez; aynı zamanda resimde nerede olduğunu da söyler.

Örnek:

• Sınıflandırma modeli: “Bu fotoğrafta kedi var.”
• YOLO gibi tespit modeli: “Bu fotoğrafta kedi var ve şu kutunun içinde (x1,y1,x2,y2).”

Bu projede model (best.pt) ekrandan alınan görüntüde loot/hedef olarak eğitilmiş nesneleri yakalar.

YOLO neden tercih edilir?

• Hızlıdır (gerçek zamanlıya uygundur).
• Tek geçişte (single-pass) tespit yapar.
• Ekran akışında tekrar tekrar çalıştırması kolaydır.

Bu repo’daki akışta YOLO’nun görevi şudur:

• Görüntüde kutuları üretmek.
• Her kutu için bir güven skoru vermek (confidence).
• Eşik üstündeki kutulardan en mantıklısını seçmek (kodda en yüksek skorlu olan seçiliyor).

---

Bu proje teknik olarak nasıl çalışıyor?

autoloot_ui.py dosyası tek başına bütün sistemi yönetir.

1) Arayüz (Tkinter)

Arayüzden şunları ayarlarsın:

• Model dosyası (.pt)
• Confidence (tespit eşiği)
• Tarama aralığı (kaç saniyede bir tarasın)
• Ekran bölgesi (x1, y1, x2, y2)
• Tıklama modu (left, right, both)
• Offset (X/Y) ve ikinci tık gecikmesi
• Önizleme penceresi açık/kapalı

2) Ekran görüntüsü alma

Kod belirlediğin ekran alanını alır (ImageGrab).

3) YOLO ile tespit

Alınan görüntü YOLO modeline verilir.

• Kutu koordinatları çıkar.
• Her kutunun confidence değeri alınır.
• Eşik altı elenir.
• En yüksek skorlu kutu seçilir.

4) Tıklama

Seçilen kutunun merkez noktası alınır.

• left: sol tık
• right: sağ tık
• both: önce sol sonra (kısa gecikmeyle) sağ tık

Offset varsa bu merkeze eklenir.

5) Döngü

Bu işlem, verdiğin tarama aralığına göre sürekli tekrar eder.

---

Kodun kısa sade açıklaması (dosya içinde ne var?)

• DetectionConfig: Bütün ayarları tek yerde tutan yapı.
• AutoLootApp: Uygulamanın ana sınıfı.
  • _build_ui: Ekrandaki buton/alanları oluşturur.
  • _sync_config_from_ui: Girilen değerleri kontrol eder, hatalıysa kullanıcıya söyler.
  • _load_model: YOLO modelini yükler.
  • _capture_region: Ekran alanını görüntü olarak alır.
  • _find_best_box_center: Kutular içinde en iyi adayı bulur.
  • _perform_click: Seçilen noktaya tıklar.
  • _run_loop: Tüm bu adımları thread içinde sürekli döndürür.

Yani kod da sade olarak şu mantıkta: Ayarları al → modeli yükle → ekranı tara → hedefi bul → tıkla → bekle → tekrar et.

---

Kurulum

Python 3.10+ önerilir.

pip install ultralytics opencv-python pillow pyautogui numpy

Not: pyautogui bazı sistemlerde güvenlik izni ister.

---

Çalıştırma

python autoloot_ui.py

Açılan arayüzde adım adım:

1. best.pt (veya başka .pt) seç.
2. Confidence değerini ayarla (örn. 0.45–0.65 arası başlayabilirsin).
3. Ekran bölgesini gir (mümkünse tüm ekran yerine sadece oyun alanı).
4. Tıklama modunu seç.
5. Gerekirse offset ver.
6. Başlat de.

---

Ayarları nasıl düşünmelisin? (Pratik rehber)

Confidence

• Çok düşükse: yanlış hedeflere tıklayabilir.
• Çok yüksekse: gerçek hedefleri kaçırabilir.
• Genelde orta seviye başlayıp testle ayarlamak en doğrusu.

Tarama Aralığı

• Çok düşük (çok sık): daha hızlı tepki ama daha fazla sistem yükü.
• Daha yüksek: daha az yük, daha yavaş tepki.

Bölge (x1,y1,x2,y2)

• Ne kadar küçük ve doğru alan seçersen performans o kadar iyi olur.
• Tüm ekran taramak en ağır seçenektir.

Offset

• Model kutunun merkezini verir ama oyunda gerçek tıklanacak nokta merkezden biraz kayık olabilir.
• Offset ile bu farkı düzeltirsin.

---

Sık sorunlar

“Hiç tıklamıyor”

• Model gerçekten doğru nesneleri görüyor mu? (Önizleme aç.)
• Confidence çok yüksek olabilir.
• Ekran bölgesi yanlış olabilir.

“Yanlış yere tıklıyor”

• Offset ayarla.
• Model eğitim kalitesini gözden geçir.
• both yerine tek modla test et.

“Donuyor / yavaş”

• Bölgeyi küçült.
• Tarama aralığını artır.
• Önizlemeyi kapat.

---

Güvenlik ve sorumluluk notu

• Bu bir otomasyon aracıdır.
• Oyuna/sunucuya göre kullanım kuralları farklıdır.
• Hesap riski doğurabilecek ortamlarda kullanmadan önce kuralları kontrol et.
• Sorumluluk kullanıcıdadır.

---

Dosyalar

• autoloot_ui.py: Uygulamanın tamamı (UI + YOLO inference + tıklama)
• best.pt: Örnek model dosyası