1.王者荣耀百里自瞄卡盟

一、文章前言☯ 本文只用于学习参考，禁止用于违法用途 ☯玩王者的时候用的百里，有一个瞄准技能，因为经常瞄不准，所以想到使用 yolov5 识别模型，识别目标位置，通过反馈的位置，用脚本瞄准目标：

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游戏画面最终做出的效果如下：

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运行结果本篇文章简单的分享一下实现思路和步骤二、工cfm免root外挂官网具&环境准备2.1 安装必要环境工具IDE：使用 Pycharm 2021 社区版，推荐安装参考博文：pycharm安装教程，超详细[1]CUDA 和 CUDNN：用于使用 GPU 加速训练和推理，推荐安装参考博文：

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Cuda和cuDNN安装教程(超级详细)[2]Git：便于进行模型操作和环境配置，推荐安装参考博文：Git安装教程（Windows安装超详细教程）[3]Anconada：便于配置管理 Python 环境，推荐安装参考博文：

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Win10+Anaconda3 的详细安装教程（图文并茂）[4]AnLink：将手机画面投屏到电脑的工具，下载cfm免root外挂官网链接：AnLink官网[5]2.2 获取 yolov5 源码源码获取推荐参考文章：YOLOv5的详细使用教程，以及使用yolov5训练自己的数据集[6]

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步骤简单总结一下就是：使用 Git 工具拉取源码使用 Conda 安装配置 yolo 需要的环境三、模型训练准备一段用于训练的视频，这里我用的小鲁班作为目标

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鲁班7号将这段视频导出为图片，推荐训练的张数为 100 - 400 张，导出可以使用 PR 或者一些网页进行转化，转换网页推荐：Convert To JPG[7]有了图片后使用 Labelimg 进行标注，在 Git 中使用如下命令下载：

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pip install labelimg 下载后启动：labelimg 选择 yolo 标注模式进行标注，设置目标标签为 luban，标注文件生成的是 txt，用于后续的训练

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yolo检测这里的 labelimg 标注工具有一些使用细节要注意，推荐大家参考阅读这篇文章：labelImg 使用教程 图像标定工具[8]数据集准备好后，我们放到同一个文件夹下

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文件目录用 pytorch 打开代码工程，在如下位置新建一个数据集配置文件

pytorch工程输入配置参数：train: D:\yolo_v5\dcfm免root外挂官网atasets\trains2 # train images (relative to path) 128 images val: D:\yolo_v5\datasets\trains2 # val images (relative to path) 128 images nc: 1 # number of classes names: [luban] # class names

train：训练集标签路径val：验证集标签路径（理论上两个数据集应该不一样，训练效果更好，这里我使用了同一个）nc：识别的种类数目names：识别的标签，和标注时设置的cfm免root外挂官网标签要对上之后修改训练脚本 train.py 参数：

修改训练脚本配置 pycharm 运行此程序，python 的运行环境是我用 conda 新建的环境

修改程序运行参数训练现象：GPU 进入打工人状态，整体 200 多张图片训练了 4 个小时左右

运行过程模型训练完成后测试训练结果：训练模型结果放在了 yolo_v5\yolov5\runs\train\expxx 目录下面，模型文件是 best.pt 文件

训练结果我们修改 detect.py 检测脚本

检推理脚本然后运行检推理检测程序，运行后在输出目录下生成检测的视频文件，结果如下：

识别结果观察效果也可以看训练目录下的参数结果：

loss参数图整体cfm免root外挂官网参数还行，loss 曲线正常拟合，没有过拟合和欠拟合情况四、自瞄脚本自瞄脚本基于推理代码进行修改的，这里呢我也参考了 CSDN 博主阿尔法羊写的博客：Yolov5自学笔记之二--在游戏中实时推理并应用（实例：哈利波特手游跳舞小游戏中自动按圈圈）[9]

下面展示部分源码，具体关键源码可以上 Gitee 仓库下载：Gitee仓库|可以阅读原文直接获取[10]传入模型参数def detect( # --------------------这里更改配置-------------------- # --------------------------------------cfm免root外挂官网------------- weights=runs/train/exp40/weights/best.pt, # 训练好的模型路径 imgsz=(640,640), # 训练模型设置的尺寸 cap=0, # 摄像头 conf_thres=0.25, # 置信度 iou_thres=0.45, # NMS IOU 阈值 max_det=1000, # 最大侦测的目标数 device=0, # 设备 crop=True, # 显示预测框 classes=cfm免root外挂官网None, # 种类 agnostic_nms=False, # class-agnostic NMS augment=False, # 是否扩充推理 half=False, # 使用FP16半精度推理 hide_labels=False, # 是否隐藏标签 hide_conf=False, # 是否隐藏置信度 line_thickness=3 # 预测框的线宽 ):

获取 Anlink 投屏到电脑的游戏画面 image_array = grab_screen(region=(88, cfm免root外挂官网92, 1914, 914)) array_to_image = Image.fromarray(image_array, mode=RGB) img = np.asarray(array_to_image) # 将图像转成array # 设置labels--记录标签/概率/位置 labels = [] # 计时 t0 = time.time() img0 = img # 填充调整大小 img = letterbox(img0, imgsz, strcfm免root外挂官网ide=stride)[0] # Convert img = img.transpose((2, 0, 1))[::-1] # HWC to CHW, BGR to RGB img = np.ascontiguousarray(img)

模型推理 # 推断 pred = model(img, augment=augment)[0] 推理完成后处理数据# 获取中心点，即分别求横、纵坐标的中间点 pointx = int((xyxy[0] + xyxy[2]) / 2) pointy =cfm免root外挂官网 int((xyxy[1] + xyxy[3]) / 2) # # # 移动鼠标到中心点位置，并点击 if mark == 0: pyautogui.moveTo(1437, 662, _pause=False) pyautogui.mouseDown() # 鼠标按下 my_ts1 = time.time() mark = 1 else: my_ts2 = time.time() d2x = pointx - 1826 / 2 d2cfm免root外挂官网y = pointy - 822 / 2 a = math.atan2(d2y, d2x) if 0 < a < pi / 2: b = a - (pi / 12) * (1 - math.tan(abs(pi / 4 - a))) if pi / 2 <= a < pi: b = a - (pi / 12) * (1 - math.tan(abs(pi * 3 / 4 - a))) if -pi < a < -pi / 2: b = a + (pi / 12) * (1 - matcfm免root外挂官网h.tan(abs(pi * 3 / 4 + a))) if -pi / 2 <= a 3: pyautogui.mouseUp() # 鼠标释放 mark = 0

实现原理就是获取目标距离画面中心的位置信息，进入角度转换，因为王者的画面是 2.5D，不是 2D，所以需要做一个坐标转换，就是下面的代码，加一个角度偏置，偏置角度和位置有关，这个转换还是有些小瑕疵，后面需要优化一下，暂时先参考参考，屏幕的触摸使用的是 pyautogui 库

if 0 < a < pi / 2: b = a - (pi / 12) * (1 - math.cfm免root外挂官网tan(abs(pi / 4 - a))) if pi / 2 <= a < pi: b = a - (pi / 12) * (1 - math.tan(abs(pi * 3 / 4 - a))) if -pi < a < -pi / 2: b = a + (pi / 12) * (1 - math.tan(abs(pi * 3 / 4 + a))) if -pi / 2 <= a <= 0: b = a - (pi / 12) * (1 - math.tan(abs(pi / 4 + a)))

最后cfm免root外挂官网将识别结果标记画面显示在屏幕上，方便我们直观看到结果imshow=cv2.cvtColor(im0,cv2.COLOR_BGR2BGRA)cv2.imshow("copy window",imshow

)key=cv2.waitKey(2)五、测试效果运行程序，观察现象，最后就是开始的画面了：

运行结果六、整体思考从模型部署到脚本完成大概花了一天，麻烦的点就是那个 2.5D 到 2D 的坐标转换，花了一些时间，最后出来的自瞄效果还算可以，测试的对象是个人机小鲁班，命中率挺高，我也做过真人测试，测试结果不是很理想，自瞄反应速率跟不上，主要还是处理的帧率太慢，对此可以进行改进：

对模型进行量化，用精度的cfm免root外挂官网牺牲换取速度的提升瞄准脚本可以做优化，加入距离判断，合理的设置技能释放时间参考资料[1] pycharm安装教程，超详细: https://blog.csdn.net/qq_448097

07/article/details/122501118[2] Cuda和cuDNN安装教程(超级详细): https://blog.csdn.net/jhsignal/article/details/111401628

cfm免root外挂官网并茂）:

https://blog.csdn.net/scorn_/article/details/106591160[5] AnLink官网: https://anl.ink/?lang=en&uuid={4FB8B6DE-7C41-4117-A963-864773E23C88}

[6] YOLOv5的详细使用教程，以及使用yolov5训练自己的数据集: https://blog.csdn.net/sinat_28371057/article/details/120598220[7] Convert To JPG:

cfm免root外挂官网labelImg 使用教程 图像标定工具: https://blog.csdn.net/Dontla/article/details/102662815

[9] Yolov5自学笔记之二--在游戏中实时推理并应用（实例：哈利波特手游跳舞小游戏中自动按圈圈）: https://blog.csdn.net/qq_41597915/article/details/122738456

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