你好，这是一个基于yolo目标检测和罗技Ghub 2021的项目。
这没有使用鼠标事件，可能更安全。（附注：所有在窗口中运行的作弊工具并非总是安全且不被检测到）
如果你想获得更好的使用体验，请务必掌握一些Python基础。
这些代码中包含很多中文。我很抱歉！
希望你们喜欢它！

# AI 輔助瞄準系統

## 系統特點
- 多目標智能優先級處理
- 自適應動態平滑追蹤
- 即時視覺化除錯介面
- 多線程性能優化
- GPU 加速運算

## 核心功能

### 1. 智能目標追蹤
- 自適應速度預測
- 貝茲曲線平滑運動
- 目標優先級排序
- 加速度感知調整

### 2. 系統優化
- CUDA GPU 加速
- 非同步處理架構
- 智能記憶體管理
- 效能監控與優化

### 3. 開發工具
- 圖片標註工具
- 參數調校介面
- 性能分析工具
- 除錯視覺化

### 4. 配置說明
1.
2. 配置 `apex.yaml`
3. 運行 `start.bat`

## 快捷鍵
- TAB: 開關自動鎖定
- 左鍵/右鍵: 啟動鎖定
- 數字鍵 0-9: 切換目標類別
- 方向鍵: 圖片瀏覽（標註工具）

## 參數配置

# 核心參數
conf: 0.4                # 置信度閾值
delay: 0                 # 延遲時間（毫秒）
smooth: 0.7             # 移動平滑度
resolution_x: 1920      # 螢幕解析度

# PID 控制參數
pidx_kp: 1.0            # X軸比例增益
pidx_ki: 0.0            # X軸積分增益
pidx_kd: 0.04           # X軸微分增益
pidy_kp: 1.0            # Y軸比例增益
pidy_ki: 0.0            # Y軸積分增益
pidy_kd: 0.04           # Y軸微分增益

# 目標追蹤參數
max_lock_dis: 200       # 最大鎖定距離
max_pid_dis: 180        # PID控制最大距離
max_step_dis: 180       # 單步最大距離
pos_factor: 0.11        # 位置因子

## 新增功能

### 1. 自動截圖保存
- 自動保存檢測結果
- 時間戳記錄
- 支持批量處理
- 檢測框可視化

### 2. 性能優化
- 多進程圖像處理
- 異步IO操作
- 記憶體使用優化
- 自動資源釋放

### 3. 系統監控
- 即時FPS顯示
- 資源使用監控
- 錯誤日誌記錄
- 性能分析報告

### 4. 數據分析工具
- 性能數據分析
- 檢測結果統計
- 圖表可視化
- 數據導出功能

### 5. 快取管理系統
- 自動清理過期快取
- 空間使用監控
- 智能快取策略
- 錯誤恢復機制


### 6. 系統監控擴展
- 詳細性能報告
- 資源使用趨勢
- 異常檢測告警
- 自動優化建議

## 目標檢測優化

### 1. 檢測增強功能
- 非極大值抑制(NMS)優化
- 目標追蹤與ID分配
- 運動預測與補償
- 檢測結果平滑處理

### 2. 使用方法


### 3. 性能提升
- 降低誤檢率
- 提高追蹤穩定性
- 改善運動預測
- 優化更新頻率

## 目錄結構
```
project/
│
├── minecraft.py          # 主程式
├── InferenceEngine.py    # 推論引擎
├── track_optimizer.py    # 追蹤優化器
├── visualization.py      # 視覺化模組
├── screenshot_saver.py   # 截圖保存
├── config_validator.py   # 配置驗證
├── image_viewer.py       # 圖片檢視器
├── apex.yaml            # 配置文件
└── requirements.txt     # 依賴項
```

## 開發說明

### 1. 環境設置
```bash
# 創建虛擬環境
python -m venv venv

# 啟動環境
.\venv\Scripts\activate



### 2. 配置文件
需要在 `apex.yaml` 中設置：
- 模型路徑
- 保存目錄
- 視覺化選項
- 性能參數

### 3. 開發模式
```bash
# 啟動調試模式
python minecraft.py --debug

# 啟動性能分析
python minecraft.py --profile

# 啟動可視化
python minecraft.py --visualization
```

## 性能監控

### 1. 即時監控項目
- FPS 追蹤與分析
- CPU 使用率監控
- GPU 使用率監控
- 記憶體使用監控
- 性能數據記錄

### 2. 性能指標
- FPS > 60: 最佳效能
- FPS 30-60: 可接受範圍
- FPS < 30: 需要優化
- CPU < 80%: 正常範圍
- GPU < 90%: 正常範圍
- RAM < 85%: 正常範圍

### 3. 優化建議
- 開啟 GPU 加速
- 調整偵測範圍
- 優化更新頻率
- 管理記憶體使用
- 減少 IO 操作

## 開發者工具更新

### 1. 性能分析工具


## 系統要求
- Python 3.8+
- CUDA 支持的 NVIDIA GPU
- Windows 10/11
- TensorRT 8.0+
- PyTorch 1.9+

## 性能優化建議
1. 確保 CUDA 正確安裝
2. 調整 `batch_size` 和 `num_workers`
3. 開啟 TensorRT 加速
4. 使用 GPU 記憶體快取
5. 監控 CPU/GPU 使用率

## 除錯工具
- 使用 `image_viewer.py` 進行圖片標註
- 開啟 `visualization` 監控識別效果
- 使用 `speed_test` 測試系統性能
- 檢查 log 檔案排查問題

## 常見問題
1. GPU 記憶體不足
   - 降低 batch size
   - 減少快取大小
   - 清理不必要程序

2. 追蹤不穩定
   - 調整 PID 參數
   - 增加平滑度
   - 檢查置信度閾值

3. 效能問題
   - 確認 CUDA 版本
   - 檢查 GPU 驅動
   - 優化程式碼

## 開發者工具
- TensorBoard 視覺化
- CUDA Profiler
- Memory Profiler
- Python cProfile

## 安全提醒
- 請遵守相關法規
- 合理使用、適度開發
- 注意系統安全

有没有CF能用的

只能Apex用吗？