- UI-> Vue3.0 + vite + elementui-plus +electron
- 后端使用mobilenetv3作为核心模型0.05秒识别一个指纹区域
- 全屏 无边框 窗口化 全面适配
1.前往https://github.com/Yuandiaodiaodiao/gta-helper/releases 下载最新版本
2.百度云下载链接：https://pan.baidu.com/s/1pHOQDSd0R0YwmiohUyoFGA
提取码：6y4z
3.clone项目 本地构建 详细构建方法可见.github/workflows
1.管理员模式启动
2.游戏里打开esc菜单后按一键提高产量看有无反应
3.使用全屏幕16:9长宽比玩游戏 否则需要阅读下面的 "对于非16:9屏幕的兼容"
4.点击debug菜单 或者打开程序目录下的gta-hepler-log.txt 并按照5的链接来贴吧和我对线
5.贴吧发图http://tieba.baidu.com/p/7159336951
首先 这次的每个小格子都是有顺序的 也就是说如果当前格子里是第一个
你想要他是第四个 那直接往右4个就好了
但是如何识别呢 这就是难点了 左侧的指纹相比右侧有轻微的缩放位移
通过传统方法 比如cv的模板匹配等,很难直接从左侧找到是右边的第几个
所以我们直接使用暴力方式 把一共7组指纹的 887一共448张小图直接喂给神经网络
然后摁学习出这个小图是第几个 由于cnn具有平移,缩放的一致性
这么点缩放根本不在话下,很快啊 就识别出来了.
然后就是根据位置进行向左或者向右的调整
前后端通信使用的是前端给后端传main函数参数的形式
这样重载起来方便 js读取和保存json也十分方便
每次f9玩指纹游戏之后 程序会在安装目录下生成temp.png
开启主菜单中的高级选项后有4个裁切比例可以选 分别对应上下侧高度百分比 和左右侧宽度百分比
四个参数框住的就是temp.png
你需要将其调整到合适的比例使得截出来的图和16:9截出来的图相似
重点是上下的外框要截到
图中的是1080p下的 4k分辨率下会宽一些
gta-helper
Copyright (C) 2020 yuandiaodiaodiao
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along with this program. If not, see <https://www.gnu.org/licenses/>.
gtaV 名钻 dc 破解
python 3.6+ (本人py37)
- pip install -r requirements.txt
启动gta-finger.py
{"resolution":"1920x1080", //全屏化分辨率
"screenmode":"window", //window/fullscreen 无边框窗口化/全屏
"keycooldown":0.01, //按键抬起之间的冷却(默认10ms)觉得自己电脑可以的可以调成0
"pointcooldown":2.5 //点点点两次选位置之间的冷却
}pack.py
链接: https://pan.baidu.com/s/1pHOQDSd0R0YwmiohUyoFGA
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