## 2. 项目简介:
- 本项目基于YOLOv8 [ultralytics YOLOv8](https://github.com/ultralytics/ultralytics)
- 使用win32 api bitblt截图,获取游戏画面
- 通过YOLOv8-pose 关键点检测预训练模型,进一步进行自定义数据集训练,获取最佳射击点
- 使用c语言,win32 api编译的鼠标控制程序
## 3. 模型训练:
- 将自定义数据集放入dataset目录下,根据 ultralytics 官方文档进行训练 [ultralytics 官方文档](https://docs.ultralytics.com/tasks/pose/#models)
## 4. 使用方法:
- 下载本项目
```shell
```
- 安装依赖
```shell
pip install -r requirements.txt
```
- 运行main.py
```shell
python main.py
```
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基于YOLOv8的FPS TPS AI自动锁定源码+使用步骤说明.zip
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本项目基于YOLOv8 ultralytics YOLOv8 使用win32 api bitblt截图,获取游戏画面 通过YOLOv8-pose 关键点检测预训练模型,进一步进行自定义数据集训练,获取最佳射击点 使用c语言,win32 api编译的鼠标控制程序 3. 模型训练: 将自定义数据集放入dataset目录下,根据 ultralytics 官方文档进行训练 ultralytics 官方文档 4. 使用方法: 下载本项目 安装依赖 pip install -r requirements.txt 运行main.py python main.py
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基于YOLOv8的FPSTPS AI自动锁定源码+使用步骤说明.zip (41个子文件)
code
main.py 943B
start.bat 54B
runs
pose
train2
PosePR_curve.png 76KB
BoxPR_curve.png 76KB
val_batch0_pred.jpg 369KB
train_batch362.jpg 421KB
weights
best.pt 6.1MB
last.pt 6.11MB
BoxR_curve.png 91KB
BoxF1_curve.png 102KB
results.csv 52KB
BoxP_curve.png 91KB
train_batch0.jpg 483KB
val_batch0_labels.jpg 359KB
train_batch1.jpg 447KB
PoseR_curve.png 91KB
results.png 592KB
train_batch2.jpg 496KB
labels_correlogram.jpg 151KB
confusion_matrix_normalized.png 83KB
PoseF1_curve.png 102KB
args.yaml 2KB
train_batch361.jpg 384KB
train_batch360.jpg 384KB
PoseP_curve.png 91KB
confusion_matrix.png 78KB
labels.jpg 87KB
dataset
data.yaml 287B
README.dataset.txt 128B
README.roboflow.txt 995B
install.bat 54B
process
capture.py 3KB
detect
yolo_pre.py 2KB
mouse_move_C
move.cpp 1KB
move.h 417B
requirements.txt 266B
README.md 723B
yolov8n-pose.pt 6.51MB
move.dll 48KB
control
move.py 3KB
listener.py 1KB
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