Fate-Grand-Automata(FGA)项目中的Servant识别优化技巧

Fate-Grand-Automata(FGA)项目中的Servant识别优化技巧

FGA FGA - Fate/Grand Automata，一个为F/GO游戏设计的自动战斗应用程序，使用图像识别和自动化点击来辅助游戏，适合对游戏辅助开发和自动化脚本感兴趣的程序员。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fg/FGA

在Fate-Grand-Automata(FGA)自动化脚本的使用过程中，Servant识别是一个关键功能。近期有用户反馈脚本在选取Ruler职阶的Skadi时出现了识别错误的问题，本文将深入分析这一现象并提供解决方案。

问题现象分析

用户报告当脚本设置为选取Ruler职阶的Skadi时，系统错误地选择了Avenger职阶的Nobunaga。经过测试发现，这一识别错误主要发生在以下两种场景：

1. 当Ruler Skadi正好位于Nobunaga之后时
2. 即使Ruler Skadi不在当前屏幕显示范围内，脚本仍会错误选择Nobunaga

根本原因探究

经过技术分析，发现该问题可能由以下几个因素导致：

1. 图像相似度问题：Ruler Skadi的第三阶段立绘与Avenger Nobunaga存在一定相似度
2. CE装备检测：脚本对未装备CE的Servant识别存在特殊处理逻辑
3. 相似度阈值设置：默认的相似度阈值可能导致误识别

解决方案

针对这一问题，我们推荐以下几种解决方案：

方法一：调整相似度阈值

将Servant识别的相似度阈值从默认值提高到90%，可以有效减少误识别情况。但需要注意，过高的相似度阈值可能导致某些特殊情况下的识别失败。

方法二：优化图像资源

检查并更新Ruler Skadi的图像资源文件，特别是第三阶段立绘(Skadi Ruler 3.png)，确保其与Nobunaga的图像有足够区分度。

方法三：完善CE检测逻辑

确保目标Servant装备了CE，因为脚本对未装备CE的Servant识别存在特殊处理逻辑，可能导致跳过预期目标。

最佳实践建议

1. 定期检查并更新FGA的图像资源库
2. 根据实际使用情况微调相似度阈值
3. 确保目标支援Servant装备了CE
4. 在复杂识别场景下，考虑使用更具体的筛选条件

通过以上方法，用户可以显著提高FGA脚本在Servant选择方面的准确性和可靠性。

FGA FGA - Fate/Grand Automata，一个为F/GO游戏设计的自动战斗应用程序，使用图像识别和自动化点击来辅助游戏，适合对游戏辅助开发和自动化脚本感兴趣的程序员。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fg/FGA