FGO刷材料脚本

贪玩要求:

平台: Win 7+
安装蓝叠模拟器, 将模拟器的分辨率调整为1280 * 720, 并将模拟器左上角对准PC屏幕左上角. 若窗口被resize, 请点击右上角【设置】里的【重置分辨率】选项.
Python库依赖:
- win32api win32con win32gui:
  
  Miniconda/Anaconda预装, 或者你可以从 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载.
- numpy, scipy:
  
  Anaconda预装, Windows通过conda install命令可以安装.
  
  注: 在没有visual studio c++ build tools的情况下, 从PyPI源中安装scipy或numpy会失败.
- PyQt5: Anaconda预装.可以通过pip install安装.
- Pytorch:
  
  安装它, 几乎是在使用该项目时, 唯一耗时的步骤.
推荐的依赖安装步骤

建议使用anaconda发行版, 目前虽然**已经没有了conda镜像, 但目前官方源的下载速度变得非常快. Anaconda/Miniconda下载位置见 https://www.anaconda.com/distribution/ .

对于anaconda用户, Python依赖的安装方法:
```
#无Nvidia显卡用户: conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
```
对于miniconda用户:
```
conda install numpy scipy PyQt5

#无Nvidia显卡用户: conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
```
对于pip用户, 你需要:
- pip install PyQt5
- 从 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载 win32api win32con win32gui scipy numpy并用pip安装.
- pip install torch, 对无Nvidia显卡的用户, 下载命令详见 https://pytorch.org/ .

贪玩方法

模型训练

没有Nvidia显卡的用户暂时无法训练自己的模型, 但可以使用别人训练好的模型.

训练模型需要不同状态下的图片数据, 数据目前放置于根目录/fgo/fgo_data中.

目前使用了级联分类器, 很好的解决了实时预测的可靠性问题, 以及训练数据量的问题.

在fgo_data目录里, 任意(递归的)一个文件夹下面如果包含多个名为cls_xxx的文件夹, 表示将会训练一个级联分类器. 例如, 下列文件结构中

fgo_data/
   - cls_a/
      - cls_x/
         - *.jpg
         - *.png
      - cls_y/
         - *.jpg
         - *.png
   - cls_b/
      - *.jpg
      - *.png

执行自动化程序, 将会持久化2个模型, fgo_data/mml, fgo_data/cls_a/a,

fgo_data/
   - cls_a/
      - cls_x/
         - *.jpg
         - *.png
      - cls_y/
         - *.jpg
         - *.png
      - a # 模型
   - cls_b/
      - *.jpg
      - *.png
   - mml # 根模型

对图像数据的预测结果的取值, 属于{a.x, a.y, b}中的一个.

训练不需要专门步骤, 只要按照下列结构在根目录/fgo/fgo_data中提供数据即可. 下列涉及到的类别的具体含义, 可以查看项目在对应文件夹下提供的示例图片.

fgo_data/
   - cls_battle/
      - cls_perform/
         - cls_select/
         - cls_all/
      - cls_wait/
   - cls_not_battle/
   - cls_battle_ending/
   - cls_release/
   - cls_exhausted/

模型将会自动被训练和持久化.

应用

FGO: 在模拟器中下载并打开游戏, 路线【迦勒底之门】->【每日任务】, 选择一个要刷的图, 放置在下图的红线框内:

最后在管理员模式(建议powershell, cmder会蜜汁出错)下, 运行根目录auto_fgo.py即可.

如果想要随机刷图, 参考源代码fgo/管理室.py.

注意: 脚本不刷图失败的情况.

注意: 体力耗尽后, 会自动使用体力恢复选项中的第二个物品, 通常来说是金苹果.

注意, 关于训练模型的问题:

模型在不同分辨率的屏幕上似乎无法通用, 建议自行训练.

如果你觉得脚本效果不好, 可以删除fgo/fgo_data下的所有模型文件, 并修改用以训练的数据文件夹, 并重新运行脚本auto_fgo.py. 新的模型会被自动训练.

thautwarm/do-you-like-wan-you-si

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