Yolov5+Qt5+ocr+c++实现脚本自动刷图课程目录

已于 2024-07-25 09:30:38 修改
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文章标签： YOLO ocr c++
于 2023-12-07 15:54:16 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38892949/article/details/134857406
版权
本课程教你如何利用YoloV5目标检测模型和Qt5+C++来创建自动刷图脚本。课程涵盖了CUDA环境安装、开发环境配置、模型训练、OCR文字识别、Qt框架构建、角色操作逻辑等多个环节，最终实现游戏的自动化。课程以Python和C++ Qt两个版本进行教学，并提供项目编译打包指导。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

利用YoloV5做自动刷图脚本课程分为两部分，分别是Python版本和C++ Qt版本

课程主要是使用硬件键鼠+YoloV5目标检测模型实现自动刷图、自动切换角色、自动卖物、自定完成每日任务等功能

课程大纲主要如下

第一课、CUDA环境安装

第二课、开发环境安装（Qt5、OpenCV、CLion）

第三课、Yolov5环境安装和数据训练

第四课、PaddleOCR对游戏中的文字进行训练

第五课、Qt搭建脚本框架

第六课、实现选择角色和角色自动进图

第七课、刷图线程框架开发

第八课、角色精准移动逻辑开发

第九课、角色打怪逻辑开发

第十课、角色捡物以及物品过滤逻辑开发

第十一课、角色找门以及进门逻辑开发

第十二课、Boss房间处理

第十三课、循环刷图以及物品出售逻辑开发

第十四课、整体逻辑串联，实现脚本自动化

第十五课、项目编译打包

以上是大致的课程目录，文字版本的文章会比这个多，而且不会出现具体游戏画面截图，懂得都懂，视频教程后续再出

视频课程将以白图、风暴、深渊为案例

欢迎大家订阅，订阅以后，可以找我领取一份易语言写的图色版的刷图源码

YOLOV5 自动刷图脚本实战（九）之PaddleOCR游戏文字识别训练
qq_38892949的博客
12-14 1643
下载完成之后，解压缩，我这里就放在和yolov5同级目录下了。
YOLOV5 自动刷图脚本实战（十二）之使用YoloV5对游戏画面进行推理
qq_38892949的博客
12-20 1320
如果不知道qt线程知识的小伙伴，可以先移步到B站，先简单学一下线程的基础知识，我这里只做项目实战，不对知识点做过多讲解。先简单说下，再qt中，主线程也就是ui线程，不做任何的代码逻辑处理，只进行ui界面的渲染更新操作。我这里只讲述在qt中如何是使用yolo的dll库，完整的教程，将在视频课程中去讲解。所以，我们先创建一个子线程，负责游戏画面的截图和yolov5目标检测推理的工作。创建一个Global.h文件，保存全局的一些结构体。直接实例化一个YoloV5Thread。编写一个YoloV5的线程工作类。
yolo测试脚本
10-16
DarkNet平台下，对训练好的yolo模型进行测试，输出各层详细的信息
基于yolov5和Tesseract-OCR车牌识别项目 Linux系统上搭建运行（大概结构）
weixin_45354497的博客
03-23 904
本文为大概结构版本，具体说明步骤可看文末的文章入口。 本项目基于yolov5目标检测和tesseract-ocr文字训练并识别，识别效果还不错，可以加点Qt或集成为系统作为毕设项目来研究。
【YOLO】常用脚本
最新发布
weixin_49563267的博客
08-17 456
【代码】【YOLO】常用脚本。
yolo使用的一些脚本
qq_44224801的博客
06-20 338
输入两个路径的labels，可以特定的32类别的标注合并到target_dir 目录中的txt中。
基于YOLOv5的银行卡卡号识别（一）
小菜的博客
12-17 4126
序言 银行卡卡号智能检测识别在现阶段的OCR应用中非常的广泛，各大app应用中也经常见到，因为最近项目中也有这样的需求，写篇文章记录一下。本文仅作为分析，思路较为简单，完整的代码和数据因为涉及到公司业务不会公开。 一、需求分析 首先明确项目的需求，在项目中要对银行卡的卡号进行定位并识别，总的来说分为两个步骤：一是卡号定位，也就是检测问题；二是对定位后的卡号进行识别，也就是识别问题。在第一步中，使用了YOLOv5对卡号进行检测，效果非常的奈斯，期间曾尝试过v3、v3-spp，效果都远不如v5好，这一步的主要难
YOLOV5 自动刷图脚本实战（十四）之角色精准移动和斜着移动
qq_38892949的博客
12-21 2075
在整个移动的过程中，中间两次休眠的20ms移动的距离可以忽略，也可以给个固定值，比如，人物坐标点A移动到物品目标点B，这个之间X方向的位移是200像素，我们可以假定跑动过程中的40ms能移动10个像素，那跑动的位移距离就是190个像素点，再除人物再x方向的移动速度，就能得到再x方向上移动的时间了。假设x方向移动时间大于y方向移动的时间，那么我们可以先休眠t-t1的时间，再按下y轴的方向键，然后休眠t1，最后弹起x轴的方向键和y轴的方向键。初始移动速度，就说角色面板增速为0的时候，我们测算的移动速度。
YOLOV5 自动刷图脚本实战（十三）之PPOCR文字识别使用
qq_38892949的博客
12-20 1224
需要先训练好自己的文字识别模型，用官方默认的v4的模型，一部份的文字识别效果不是很好，还是建议自己去训练训练好的模型，直接编译出dll库，这节课将讲述如何在Qt中去使用ppocr对游戏中的文字进行识别。
YOLOv4训练脚本
安卓 高通 bsp ，同行欢迎交流
04-24 444
训练脚本 每次开机都得找路径，然后终端输入命令。用个简单的方式，自动化操作。 #! /usr/bin/bash cd darknet cd build ./darknet detector train data/obj.data cfg/yolov4.cfg backup/yolov4_last.weights 保存为train.sh. 放在文件夹下。但是发现并不能双击运行。还是得终端。 sh train.sh 双击运行的方法： 随便打开一个窗口，并在菜单中点击首选项。 选择每次打开时询问，在新版ubu
YOLO训练数据制作脚本_1
05-01
训练图片文件夹Image,标签文件夹ImageXML,和脚本放在同级目录运行
yolov4模型使用脚本
cszhangjinchao的博客
04-30 2645
import os import cv2 import numpy as np import random import darknet netMain = None metaMain = None altNames = None configPath = "./cfg/yolov4.cfg" weightPath = "./backup/yolov4.weights" metaPath = ...
记录YOLO训练时需要使用的脚本程序《目标检测篇》
猛男的博客
10-19 425
废话不多说，直接上代码！ 1.生成imagesets/main文件下的 import os import random import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--xml_path', default='Annotations', type=str, help='input xml label path') parser.add_argument('--txt_path', defaul.
YOLO数据集自动生成脚本
SimpleLikeMe的博客
01-30 995
通过labelImage生成的xml转换为YOLO需要的数据集。 脚本可以自动创建YOLO的目录，并且移动文件、生成YOLO格式数据。
Yolo 训练数据处理脚本（From Pascal Voc to Yolo format）
weixin_44051179的博客
01-23 1314
把我自己的数据处理脚本贴出来，如果有错误，希望各位指出 首先我的目录格式是 -data --Annotations --images --ImageSets ---Main --labels -step0xxxx -step1xxxx -step2xxxx -step3xxxx 只需要将【标注文件xml】和【jpg图片】分别放到Annotations和images中。 step0xxx，step1xxx，step2xxx，step3xxx就是我脚本所放的位置，总共分四步，接下来贴代码。 *step1中的代
【YOLO系列】YOLOv3代码详解(二)：检测脚本yolo.py
江湖小Jay的博客
12-22 703
本文仅对YOLOV3代码中关键部分进行了注释，未掌握基础代码的铁汁可以自己百度一下。若文中内容有误，希望大家批评指正。
整理使用yolo来训练数据集时，常用到的数据处理脚本
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03-28 802
模型训练前的数据处理
【YOLO系列】YOLOv3代码详解(一)：主脚本yolo_video.py
江湖小Jay的博客
12-22 289
本文仅对YOLOV3代码中关键部分进行了注释，未掌握基础代码的铁汁可以自己百度一下。若文中内容有误，希望大家批评指正。
【yolov5】yolov5训练自己的数据集全流程----包含本人设计的快速数据处理脚本
sazass的博客
02-10 1577
labelImg自动生成的xml文件，需要转换成yolo格式的txt标签:labelImg自动生成的xml内容介绍：然后yolo的标签txt的格式：每一行描述一个检测框信息，总共5个数，由空格隔开。第一个数字代表检测目标的类别id第二个数字至第五个数字分别表示检测框的 x_center, y_center, width, height。
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