關於判別符文方向機器學習方法~(非外掛)

123789qanda

今天看到透過電腦視覺方式區分符文，覺得有趣。
代碼和原文網址:https://github.com/gabriel-dev/rune-breaker

主要是透過圖片訓練，取得判斷箭頭方向。
原理詳情請看README.md

原理圖


訓練結果

該模型能夠正確分類99.85%的箭頭！現在，讓我們計算管道的整體精度。

預處理四箭全部的
0.99750.9985⁴ = 0.99400.9915

換句話說，管道有望在99.15%的時間內解決一個符文。這大致相當於每一百個符文只有一個錯誤。

這是透過機器學習自動打怪，判斷與怪物距離來打哪隻怪，但作者不提供代碼。
AI slay monsters automatically - Game Automation

我覺得兩者結合可以實現機器人自己練等，完全實現模擬人類方式練等，
與傳統方式改數據和錄製腳本來說，不適最好解，因為練等速度可能並不快。

tobyfg123

居然也有人在做這個!!! 我自己也有做 但判斷正確率沒有他這麼高.....

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請問該下載哪個檔案 看不太懂0.0

123789qanda

去github下載代碼
https://github.com/gabriel-dev/rune-breaker

zxcv49002105

我記得以前有一款就是這樣子在練功的外掛 自己去找怪打然後爬繩子

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123789qanda 發表於 2021-7-12 16:25
去github下載代碼
https://github.com/gabriel-dev/rune-breaker

請問試哪一個 看不太懂 謝謝

123789qanda

整包下下來，你要自己訓練圖片。
詳細內容他有寫在文檔裡，有部分作者沒開發完。

binfengbot1112

雖然做法不同，  有人在搞。 冰楓看多了什麼都看得到，雖然原著不會開放原始碼  
輪那部分，還蠻有意思的，不過如果改成英文符號 那又如何~ ?

不是4種 而是26種

=>    外掛直接死90%  玩家就不好說了  也許氣 也許開心
不過市面上應該也很多針對英文的OCR 可以用了

如原文作者述 色彩半透明 對色盲不友好，估計也會被撻伐 所以應該不會改 畢竟OCR可能更容易
大概只能以人工+錄影+記憶體修改偵測 篩選

關於打幣的問題，已經由死亡無法卡等，稍微緩解(?) 可看到幣值上升

符文破壞者最後提出的 上千種組合 旋轉加上泛指定的機器人辨識系統是真的可怕，要是那個東西跑出來
一定很有趣XD ，製作成本也是問題，還必須搭配伺服器驗證，不能本地駭客破解
可能因為這樣才改成不能卡等吧

123789qanda

我有發一個新文章，有我代碼實際測試步驟和結果。

我是認為技術無罪，像驗證碼那類就可以用機器學習去搞，但是要收集大量資料。
如果遊戲可以讓大部分玩家有好的體驗，不用做無謂事情去農。

就不會有所謂外掛迫害遊戲體驗了。

kioyiocool

這個分享挺有趣的，可惜市場不夠大，否則要日新月異只是餅的問題