Ai实现FPS游戏自动瞄准 yolov5fps自瞄

已于 2022-11-15 15:44:32 修改
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分类专栏： 2025年机器学习&深度学习千例 文章标签： 人工智能 游戏 图像处理 yoov5 fps识别
于 2022-11-10 15:44:27 首次发布
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本文介绍了使用Yolov5在FPS游戏中实现自动瞄准的原理和源码解析，包括XY坐标距离计算、窗口句柄获取、GPU推理、屏幕尺寸处理以及鼠标控制。通过调整窗口名称和分辨率，该方法可应用于其他FPS游戏。

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源码：yolov5穿越火线！-深度学习文档类资源-优快云文库

今天来分享一个Yolov5 FPS跟枪的源码解析和原理讲解。代码比较粗糙 各位有什么优化的方式可以留言指出，可以一起交流学习。需要了解的东西和可能会遇到的问题1.xy坐标点与当前鼠标的xy坐标点距离计算2.获取窗口句柄，本文使用的是根据窗口名称获取句柄3.推理方式：本文使用的是GPU(为啥呢？速度快噻，因为我3060显卡噻~)。4.屏幕宽高获取和敌人坐标获取和计算哪个是

需要了解的东西和可能会遇到的问题
1.xy坐标点与当前鼠标的xy坐标点距离计算


2.获取窗口句柄，本文使用的是根据窗口名称获取句柄


3.推理方式：本文使用的是GPU(为啥呢？速度快噻，因为我3060显卡噻~)。


4.屏幕宽高获

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YOLOv5：AI实现FPS游戏自动瞄准
走向CTO的路上...
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YOLOv5是一种广泛应用的实时对象检测算法，它通过深度学习模型在图像和视频中定位并识别物体。将YOLOv5应用于FPS（First-Person Shooter，第一人称射击）游戏的自动瞄准功能，可以帮助玩家自动瞄准敌人，从而提高游戏表现。YOLOv5提供了一种快速且高效的方法来实现FPS游戏的自动瞄准功能。通过利用深度学习的强大能力，该系统能够实时识别游戏中的目标并优化玩家的射击精度。然而，需要注意的是，此类功能在实际游戏中的使用可能违反游戏政策或反作弊机制。
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近年来，随着深度学习和计算机视觉技术的不断发展，Yolo框架因其高效的推理速度和较高的精度，成为了国内AI自瞄领域的主流技术。本文将探讨目前国内AI自瞄常用的Yolo推理框架，包括Yolov4-tiny、Yolov5-6.1/6.2版本、Yolo-X、Yolov8、Yolov9等，并详细介绍如何基于CUDA加速和TensorRT量化加速部署Yolov5推理框架，以及如何使用AMD显卡通过Direct-ML加速。CUDA的优势在于其广泛的支持性和成熟的性能，尤其是在深度学习推理方面，其加速效果十分显著。
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本人程序员一枚，且CF10年老兵（哈哈哈），最近听说AI自瞄霸占FPS游戏，测试一番，效果还是很好的。
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sybh的博客
03-26 1927
需要了解的东西和可能会遇到的问题1.xy坐标点与当前鼠标的xy坐标点距离计算2.获取窗口句柄，本文使用的是根据窗口名称获取句柄3.推理方式：本文使用的是GPU(为啥呢？4.屏幕宽高获取和敌人坐标获取和计算哪个是最近的敌人并控制鼠标去敌人身上和头上。第三个参数，y轴相对移动的距离：敌人y坐标 - (屏幕高度 - (敌人最大y坐标 - 敌人最小y坐标) / 2)第一个参数，先设定鼠标的行为：使用相对移动，为什么不用绝对移动呢，因为绝对移动在游戏里是无效的。2.获取窗口句柄，本文使用的是根据窗口名称获取句柄。
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【作品名称】：基于YOLOV5的FPS类游戏自动瞄准系统 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：本项目基于yolov5,...
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尽管Yolo框架在推理时其实是可以输入不同大小的图片的，但这些作者大多不会去处理图像尺寸的改变，所以目前大部分开源源码主要是以输入320或者640尺寸的图像为主。只要截图的效率足够快，能够满足一秒采集60张图片，也就是稳定的截图速度达到60帧以上，那么就可以实现内存级别的AI锁死自瞄效果。这里强调了截图速度对于最终实现特定自瞄效果的重要性，只有达到这样的速度标准，才能让整个自瞄相关的功能在内存层面有效地运作起来。在实现自瞄功能的情境下，只需要以游戏准星为中心向外的正方形区域图像就够了，没必要进行全屏截取。
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