## 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
```
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资源评论
