基于yolov5实现FPS游戏自瞄，理论上通杀所有射击游戏_yolov5 ai自瞄开源

1、参考大佬细致教学：Python Apex YOLO V5 6.2 目标检测 全过程记录_mrathena的博客-CSDN博客

[Yolov5]使用Ai实现FPS游戏自动瞄准 yolov5fps自瞄 - 简书

2、效果演示：

基于yolov5实现穿越火线(CF)自瞄_穿越火线

3、话不多说，直接上代码：

# 这里是导入依赖，需要这些库
import ctypes
import math
 
import mss.tools
import torch
from pynput.mouse import Controller
 
 
# 传入两个坐标点，计算直线距离的
class Point:
    def __init__(self, x1, y1, x2, y2):
        self.x1 = x1
        self.y1 = y1
        self.x2 = x2
        self.y2 = y2
 
 
class Line(Point):
    def __init__(self, x1, y1, x2, y2):
        super().__init__(x1, y1, x2, y2)
 
    def getlen(self):
        return math.sqrt(math.pow((self.x1 - self.x2), 2) + math.pow((self.y1 - self.y2), 2))
 
 
# 加载本地模型
device = torch.device("cuda")
model = torch.hub.load('D:/Users/20064/PycharmProjects/yolov5-02', 'custom',
                       'D:/Users/20064/PycharmProjects/yolov5-02/runs/train/exp4/weights/best.pt',
                       source='local', force_reload=False)
# 定义屏幕宽高
game_width = 1024
game_height = 768
 
rect = (0, 0, game_width, game_height)
m = mss.mss()
mt = mss.tools
 
# 加载罗技鼠标驱动，驱动资源来自互联网
driver = ctypes.CDLL('myProjects/logitech.driver.dll')
ok = driver.device_open() == 1
if not ok:
    print('初始化失败, 未安装lgs/ghub驱动')
 
 
# 截图保存
def screen_record():
    img = m.grab(rect)
    mt.to_png(img.rgb, img.size, 6, "myProjects/cfbg.png")
 
 
# 这边就是开始实时进行游戏窗口推理了
# 无限循环 -> 截取屏幕 -> 推理模型获取到每个敌人坐标 -> 计算每个敌人中心坐标 -> 挑选距离准星最近的敌人 -> 则控制鼠标移动到敌人的身体或者头部
while True:
    # 截取屏幕
    screen_record()
    # 使用模型
    model = model.to(device)
    # 开始推理
    results = model('myProjects/cfbg.png')
    # 过滤模型
    xmins = results.pandas().xyxy[0]['xmin']
    ymins = results.pandas().xyxy[0]['ymin']
    xmaxs = results.pandas().xyxy[0]['xmax']
    ymaxs = results.pandas().xyxy[0]['ymax']
    class_list = results.pandas().xyxy[0]['class']
    confidences = results.pandas().xyxy[0]['confidence']
    newlist = []
    for xmin, ymin, xmax, ymax, classitem, conf in zip(xmins, ymins, xmaxs, ymaxs, class_list, confidences):
        if classitem == 0 and conf > 0.5:
            newlist.append([int(xmin), int(ymin), int(xmax), int(ymax), conf])
    # 循环遍历每个敌人的坐标信息传入距离计算方法获取每个敌人距离鼠标的距离
    if len(newlist) > 0:
        print('newlist:', newlist)
        # 存放距离数据
        cdList = []
        xyList = []
        for listItem in newlist:
            # 当前遍历的人物中心坐标
            xindex = int(listItem[2] - (listItem[2] - listItem[0]) / 2)
            yindex = int(listItem[3] - (listItem[3] - listItem[1]) * 2 / 3)
            mouseModal = Controller()
            x, y = mouseModal.position
            L1 = Line(x, y, xindex, yindex)
            print(int(L1.getlen()), x, y, xindex, yindex)
            # 获取到距离并且存放在cdList集合中
            cdList.append(int(L1.getlen()))
            xyList.append([xindex, yindex, x, y])
        # 这里就得到了距离最近的敌人位置了
        minCD = min(cdList)
        # 如果敌人距离鼠标坐标小于150则自动进行瞄准，这里可以改大改小，小的话跟枪会显得自然些
        if minCD < 150:
            for cdItem, xyItem in zip(cdList, xyList):
                if cdItem == minCD:
                    print(cdItem, xyItem)
                    # 使用驱动移动鼠标
                    driver.moveR(int(xyItem[0] - xyItem[2]),
                                 int(xyItem[1] - xyItem[3]), True)
                break