- 版本:3.4.0
- Hutao Fisher指南:Alt+V啟動漁夫;Alt+X停止漁夫
- 註冊快速鍵Alt+V成功!
- 註冊快速鍵Alt+X成功!
- 組態:
- 使用GPU進行推斷:真
- 記錄所有有用的圖像:真
- 記錄魚竿資料:真
- 要捕捉的魚類:
- medaka(日本稻魚)
- large_medaka(大型日本稻魚)
- stickleback(三棘桿)
- koi(錦鯉)
- butterflyfish(蝴蝶魚)
- pufferfish(河豚)
- formalo_ray(暫無確切對應名稱,可能是鰩魚的一種)
- divda_ray(暫無確切對應名稱,可能是鰩魚的一種)
- angler(鮟鱇)
- axe_marlin(斧槍魚)
- Hutao Fisher組態完成!現在你可以開始釣魚了。
- 這是一個關於Hutao Fisher(一個釣魚程序)的說明和組態檔案。通過按下不同的快速鍵(快速鍵),可以實現啟動和停止釣魚的功能。此外,該程序還支援使用GPU進行推斷,記錄有用的圖像和魚竿資料。組態檔案中列出了一些可捕捉的魚類,並給出了使用NVIDIA GeForce GTX 970顯示卡的相關設定。最後,組態完成後,使用者可以開始釣魚。
複製代碼 2023/1/26
引入config.json以將參數整合到組態檔案中, 並加入了只釣某些大類的魚的功能, 順便簡單起見加上了help.txt.
對應處理了main()中初始化程序可能會發生的異常
2022/10/6
最佳化了釣魚流程: 如果fisher確定當前的需要的魚餌與上一條魚的相同, 則跳過選餌的步驟.
最佳化了控制流程control()
2022/9/4
修復了opencv-mobile寫含bbox的圖片時背景顏色錯誤的bug
調整拋竿參數
不需要clone原始碼,直接在release中下載最新版本即可。
下載
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使用說明:
先運行HutaoFisher.exe再運行遊戲。
可在config.json中設定是否使用GPU推理(useGPU),是否記錄全部圖像(logAllImgs)(錯誤時的圖像始終會被輸出,但其他圖像記錄可被關閉),是否記錄拋竿資料以幫助最佳化拋竿判定(logData)(此項若為是,則拋竿失敗後需Alt+Tab切出原神輸入錯誤原因), 以及是否釣某一大類的魚(typeToFish)
在全螢幕模式下運行遊戲,並且顯示器長寬比應為16:9(重要!)
在啟動釣魚器之前應手動走到釣魚點,選擇魚竿並在遊戲中進入釣魚。
按Alt+V進入釣魚,Alt+X退出釣魚。
提示音依照音階順序依次為:
1. 掃描釣魚點尋找魚
2. 選擇待釣的魚
3. 選擇魚餌
4. 準備拋竿
5. 檢測咬鉤
6. 控制力度條
7. 釣魚成功
這也是單次釣魚時程序的運行順序。
釣魚器出現嚴重錯誤時會發出低音蜂鳴並嘗試從頭開始釣魚,若釣魚過程中程式執行連續出現3次嚴重錯誤則釣魚器會自動終止,需要重新按Alt+V以開始釣魚。
可能有用的圖像與記錄存放在log資料夾中。
config.json為鍵值對組成的json檔案. 如果你知道json的格式那應該不難看懂檔案的內容. 不過不知道也不要緊, 只要嚴格按照以下規則(當然這不是完整的json規則)就行:
1. 用記事本打開檔案
2. 只改動冒號右側的true或false, true表示是, false表示否
具體各項的含義如下(json規範中不允許註釋, 此處僅表意):
{
"useGPU": true, //是否使用GPU推理, 不知道啥意思就true
"logAllImgs": true, //是否記錄全部圖像(錯誤時的圖像始終會被輸出,此處指其他圖像記錄)
"logData": true, //是否記錄拋竿資料以幫助最佳化拋竿判定(此項若為是,則拋竿失敗後需Alt+Tab切出原神輸入錯誤原因)
"typeToFish": { //是否釣某一類魚
"medaka": true, //花鳉
"large_medaka": true, //大號花鳉
"stickleback": true, //棘魚
"koi": true, //假龍
"butterflyfish": true, //蝶魚
"pufferfish": true, //炮鲀
"formalo_ray": true, //佛瑪洛鰩
"divda_ray": true, //迪芙妲鰩
"angler": true, //角鲀
"axe_marlin": true //斧槍魚
}
}
如果你不幸把config.json改爆了以至於不知道怎麼讀取, 那麼還可以把這一行以前"具體各項含義"一行以後的部分複製貼上到config.json裡面, 再去掉"//"與後面的字, 就可以當作一個config.json的範本了(不會真有人這樣吧)
簡介 Intro
借鑑7eu7d7的工作genshin-auto-fish的思路以及部分實現,在此基礎上用C++重構了整體程式碼,並且進行了一些修改,做了一點微小的工作:(x)
用C++重構,簡化部署,點開即用
重構拋竿判定:將其抽象為一三分類器(過近,過遠,剛好)。並且在判定拋竿的部分通過一定的近似消除攝影機高度的影響。
刪除了強化學習力度控制(因為我不會)
加入了對淵下宮鰩魚的支援
將識別網路取代為nanodet,使用ncnn進行推理,並進一步偵錯,並在自己的釣魚資料集上達到了0.668的mAP
最佳化了一些錯誤情況的處理,使整體魯棒性加強
實現多解析度適配。(通過將螢幕擷圖縮放到一1024*576的中間層進行處理,因此原則上解析度高於1024*576即可正常運行)
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