Jak zrobić dobre haarcascade?

Witam. Gram w grę League Of Legends. W tej grze w prawym dolnym rogu jest minimapa jak na obrazku:
https://i.imgur.com/y4uB1bl.png
Pokazana jest sytuacja w, której posiadam wizję po stronie przeciwnika, jest ona dlatego, że jest tam postawiony mój "ward". Chciałbym, żeby mój program analizował tą minimapę i w momencie gdy wykryje na obszarze na którym mam wizję miniaturkę przeciwnika to powiadomi mnie o tym głosowo.

Uznałem, że użyję do tego biblioteki OpenCV. Lecz gdy już zrobię haarcascade to nie wyszukuje mi obiektu. Do tworzenia i testowania haarcascade używam programu:
http://amin-ahmadi.com/cascade-trainer-gui/
Pod linkiem https://drive.google.com/open?id=18q9y2udt_b-V6zpq7DCqOyW6bySm5SJt są 3 foldery:
p - pozytywne obrazy(te które chce szukać)
n - negatywne obrazy(tło)
test - obrazy na których testowałem haarcascade

Problem w tym, że nie wyszukuje mi tych obiektów. Te obrazki są mało wymagające mi się wydaje. Ile muszę zrobić pozytywnych i negatywnych, żeby zadziałało. Może problem jest gdzie indziej? Dziękuję z góry za pomoc.

OpenCV w tym przypadku nie musi być najlepszym rozwiązaniem - kiedyś widziałem kod źródłowy / artykuł na temat mapowania pamięci w LoLu. Dzięki temu miałeś niemal bezpośredni dostęp do danych które posiada gra. Możesz też poszukać botów do LoLa na githubie.

Nie chcę ingerować jakkolwiek w pliki gry. Chcę analizować to co jest na ekranie mojego monitora

Weż jakiś framework do deep learning, np., keras i Zastosuj transfer learning, czyli Podepnij już wytrenowaną sieć; w tym przypadku na Imagenet (1.6 mln zdjęć, coś z Twoich na pewno tam było:)). Nie będzie potrzeba dużo przykładów, kilkanaście/dziesiąt wystarczy; trenuje się taką sieć szybko - gdyż tak naprawdę Uczysz tylko kilka ostatnich warstw.

Na imagenet nic nie ma

Jest w stanie ktoś pomóc?

Nie Szukaj na Imagenet tylko Zainstaluj keras lub pytorch, tam są gotowe modele.