基于Yolov5识别算法的DNF自动脚本实现

简介：
该文介绍了采用YOLOv5目标检测模型开发的《地下城与勇士》（DNF）游戏自动化脚本的过程和技术细节。 【作品名称】：基于YOLOv5识别算法实现的DNF自动脚本 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】 准备工作包括数据集的收集与权重文件测试。录制一段整体流程视频，标注数据集以区分以下几类对象： 1. 人物 2. 怪物 3. 材料 4. 小地图boss房间 5. 小地图人物房间 训练权重文件，并检测其识别效果。 游戏循环主逻辑包括： - 屏幕抓取后实时图像识别； - 怪物识别，根据与怪物的距离自动释放技能； - 配合小地图和当前图内的人物进行寻路，前往下一个房间并进入新的地图（自动寻路）； - 直到boss房间出现时开始新一轮挑战。 具体路径规划包括： - 固定地图路径：例如幽暗密林的路线为 → → → ↑ →。 - 不固定最快boss寻路方式采用深度优先策略直接通往目标位置。 - 英雄房间与boss房间通过计算x轴和y轴的距离来决定前往方向； - 最慢但全面覆盖的地图探索（广度优先）路径规划。