Sesión 19 Feb: OCR intentos, MCP op.gg, timestamps manuales, video final muertes

- Agregado intentos.md con registro de todos los fallos
- Actualizado contexto.md con sesión de noche
- MCP op.gg instalado (no funcionó - 0 matches)
- OCR con Tesseract y EasyOCR (falló - texto muy pequeño)
- Video final generado: HIGHLIGHTS_MUERTES_COMPLETO.mp4
- Juegos separados: JUEGO_1/2/3_COMPLETO.mp4
- 10 muertes secuenciales: 0/1→0/10
- Scripts de extracción automática con timestamps

contexto.md

@@ -436,7 +436,127 @@ Cada "fallo" nos enseñó qué NO funcionaba.
 
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-**Última actualización**: 19 de Febrero 2026, 17:30  
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+## 📅 Sesión Continuación - 19 Febrero 2026 (Noche)
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+### Nuevo Objetivo: Detección Automática de Muertes con OCR
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+Tras lograr el sistema híbrido funcional, el usuario solicitó detección **automática y precisa** de muertes (cambios en KDA 0→1, 1→2, etc.) para uso en VPS sin intervención manual.
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+### Intentos Realizados en esta Sesión
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+#### 10. OCR con Tesseract - FAIL ❌
+**Problema:** Texto del KDA demasiado pequeño en 1080p  
+**Intentos:**
+- Múltiples recortes del HUD (300x130, 280x120, etc.)
+- Preprocesamiento: threshold, contraste, CLAHE
+- Diferentes configuraciones PSM
+**Resultado:** Detectaba "143" en lugar de "0/1/0", confundía dígitos
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+#### 11. OCR con EasyOCR + GPU - FAIL ❌
+**Ventaja:** Soporte CUDA nativo, más rápido  
+**Problema persistente:**
+- Lee TODO el HUD, no solo el KDA
+- Resultados inconsistentes entre frames consecutivos
+- Detecta "211/5 55 40" en lugar del KDA real
+**Intento de solución:** Recorte ultra-específico del KDA (200x40 px)  
+**Resultado:** Aún así, texto ilegible para OCR estándar
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+#### 12. Búsqueda Binaria Temporal + OCR - FAIL ❌
+**Estrategia:** Algoritmo divide y vencerás para encontrar cambio exacto  
+**Problema:** El OCR acumula errores  
+**Ejemplo:** Saltos de 0→4, 1→6, valores absurdos como 2415470 deaths  
+**Conclusión:** Garbage in, garbage out - OCR no confiable
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+#### 13. MCP op.gg - FAIL ❌
+**Repositorio:** https://github.com/opgginc/opgg-mcp  
+**Proceso:**
+```bash
+git clone https://github.com/opgginc/opgg-mcp.git
+npm install && npm run build
+node consultar_muertes.js
+```
+**Resultado:**
+- ✅ Conexión exitosa al MCP
+- ✅ Perfil encontrado: XOKAS THE KING#KEKY
+- ❌ **Devuelve 0 matches recientes** (array vacío)
+- ❌ API posiblemente requiere autenticación adicional
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+**Intentos alternativos:**
+- curl directo a API op.gg: Bloqueado (requiere headers específicos)
+- Diferentes endpoints: Todos retornan vacío o error 403
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+#### 14. Detección Híbrida (OCR + Audio + Heurísticas) - PARCIAL ⚠️
+**Enfoque:** Combinar múltiples señales para validación cruzada  
+**Componentes:**
+- OCR del KDA (baja confianza)
+- Palabras clave de audio ("me mataron", "muerto")
+- Validación de rango de tiempo (dentro de juego)
+- Filtrado de valores absurdos (>30 deaths)
+**Problema:** Complejidad alta, sigue requiriendo validación manual
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+#### 15. Timestamps Manuales Validados - WORKAROUND ✅
+**Proceso:**
+1. Extraer frames en timestamps candidatos
+2. Verificar visualmente KDA
+3. Ajustar timestamp exacto
+**Resultado:** Encontrada primera muerte real en **41:06** (KDA: 0/0→0/1)
+**Limitación:** No es automático, requiere intervención humana
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+### Solución Final Implementada
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+Tras múltiples intentos fallidos de automatización completa:
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+1. **Separar juegos completos** del stream original
+   - Juego 1: 17:29-46:20 (29 min)
+   - Juego 2: 46:45-1:35:40 (49 min)  
+   - Juego 3: 1:36:00-2:17:15 (41 min)
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+2. **Usar timestamps manuales validados** basados en análisis previo
+   - 10 muertes confirmadas
+   - Secuencia completa: 0/1→0/2→...→0/10
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+3. **Generar video final automáticamente** con esos timestamps
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+**Resultado:**
+- `HIGHLIGHTS_MUERTES_COMPLETO.mp4` (344MB, 3m 20s, 10 muertes)
+- `JUEGO_1/2/3_COMPLETO.mp4` (9GB total, juegos completos separados)
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+### Lecciones Clave de esta Sesión
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+1. **OCR no funciona para HUD de LoL en streams** - Texto demasiado pequeño y comprimido
+2. **APIs de terceros (op.gg) son inestables** - Sin garantía de disponibilidad
+3. **Para VPS 100% automático:** Se necesita API oficial de Riot Games o ML entrenado específicamente
+4. **Solución intermedia válida:** Timestamps manuales + extracción automática
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+### Archivos Generados en esta Sesión
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+**Nuevos:**
+- `intentos.md` - Registro completo de fallos y aprendizajes
+- `detector_ocr_puro.py` - Intento de OCR automático
+- `detector_vps_final.py` - Detector con timestamps predefinidos
+- `extractor_muertes_manual.py` - Extracción con timestamps manuales
+- `instalar_mcp_opgg.sh` - Script de instalación MCP
+- `consultar_muertes_opgg.js` - Cliente MCP para Node.js
+- `muertes_detectadas.json` - JSON con timestamps de muertes
+- `JUEGO_1/2/3_COMPLETO.mp4` - Juegos separados (9GB)
+- `HIGHLIGHTS_MUERTES_COMPLETO.mp4` - Video final (344MB)
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+**Actualizados:**
+- `contexto.md` - Este archivo
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+### Estado Final
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+- ✅ **Sistema funcional** para extracción con timestamps conocidos
+- ⚠️ **Detección automática 100%** - Requiere API Riot o ML adicional
+- ✅ **Video final generado** con 10 muertes secuenciales
+- ✅ **Juegos separados** para análisis individual
+- ✅ **Documentación completa** de todos los intentos fallidos
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+**Última actualización**: 19 de Febrero 2026, 22:50  
 **Desarrollador**: IA Assistant para renato97  
-**Estado**: Sistema funcional, documentado y subido ✅  
-**Próximo milestone**: VLM en RX 6800 XT
+**Estado**: Sistema funcional, OCR descartado, timestamps manuales + automatización ✅  
+**Próximo milestone**: Integración API Riot Games oficial para automatización 100%