Call-of-Duty 项目使用教程

Call-of-Duty 项目使用教程

Call-of-Duty- Turn your phone into a wireless controller for shooting games, with voice control! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/Call-of-Duty-

1. 项目介绍

Call-of-Duty 项目是一个开源项目，旨在将手机转变为射击游戏的无线控制器，并支持语音控制功能。该项目利用 Python 模块 PyAutoGUI 和 SpeechRecognition 来实现鼠标和键盘的自动化控制，并通过 UDP 协议接收手机传感器的数据，从而实现游戏的控制。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保您的系统已安装以下依赖：

• Python 3.x
• PyAutoGUI
• numpy
• SpeechRecognition

您可以通过以下命令安装这些依赖：

pip install PyAutoGUI numpy SpeechRecognition

2.2 下载并安装 Bluestacks

1. 下载 Bluestacks 模拟器。
2. 打开 Bluestacks 并搜索 Call of Duty 游戏并安装。

2.3 数据收集与模型训练

1. 使用 Sensor UDP 应用发送传感器数据。
2. 在 data_collector.py 中输入您的 IP 和端口号。
3. 运行 data_collector.py 5 次，每次保持不同的位置约 2 分钟，以收集训练数据。

2.4 训练 SVM 模型

使用支持向量机（SVM）模型进行训练，代码如下：

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 加载数据
data = np.loadtxt('orientations.csv', delimiter=',')
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率: {accuracy}")

2.5 游戏设置与启动

1. 启动游戏并进入设置 > 控制，选择简单模式。
2. 运行 demo.py 文件，开始游戏。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

Call-of-Duty 项目可以应用于各种射击游戏，通过手机传感器和语音控制，提供更加沉浸式的游戏体验。例如，在 Call of Duty 游戏中，玩家可以通过手机的陀螺仪和语音指令来控制角色的移动和射击。

3.2 最佳实践

• 数据收集：确保在不同的游戏场景中收集足够的数据，以提高模型的泛化能力。
• 模型优化：尝试不同的机器学习模型，如随机森林、神经网络等，选择最适合的模型。
• 用户体验：优化语音识别和传感器数据的处理，减少延迟，提高响应速度。

4. 典型生态项目

4.1 PyAutoGUI

PyAutoGUI 是一个跨平台的 GUI 自动化 Python 模块，用于控制鼠标和键盘。它是 Call-of-Duty 项目中实现自动化控制的核心工具。

4.2 SpeechRecognition

SpeechRecognition 是一个用于语音识别的 Python 库，支持多种语音识别引擎。在 Call-of-Duty 项目中，它用于接收和解析玩家的语音指令。

4.3 Sensor UDP

Sensor UDP 是一个用于通过 UDP 协议发送传感器数据的应用。它与 Call-of-Duty 项目配合使用，实现手机传感器数据的实时传输。

通过以上模块的协同工作，Call-of-Duty 项目能够实现手机作为无线控制器的功能，并为玩家提供更加便捷和沉浸的游戏体验。

Call-of-Duty- Turn your phone into a wireless controller for shooting games, with voice control! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/Call-of-Duty-