深度学习玩LOL-游戏助手-概述

目标

用深度学习技术实现常规英雄联盟游戏助手的主要功能，功能主要包括：英雄推荐，装备推荐，地图预警等。

基本思路

1. 首先使用图像分类算法模型对游戏客户端内的英雄头像进行截取和识别。
2. 使用线性回归模型对可选英雄进行预测胜率和推荐。
3. 在游戏内，记录敌我双方英雄在小地图上的实时位置，并对移动朝向进行预测，实现地图预警
4. 在游戏内，对敌我双方装备进行实时记录，并在玩家打开商城后，使用线性回归进行装备推荐。

为完成上述功能，还添加了下列程序辅助:

1. 游戏客户端心跳线程，监控游戏客户端的不同状态，位置和大小等信息。（游戏大厅以及实际游戏处在不同程序中）

2. 图像截取线程，根据返回的客户端的位置信息，对敌我双方英雄BP区域，玩家比赛时被分配的位置等多个位置 进行图像截取。

3. 消息GUI组件，用于推荐信息， 识别信息，以及其他提示性信息的回显。 需要在屏幕中置顶，即使在游戏画面中。

4. 鼠标键盘监控线程，当特定键位按下(Tab，P Esc等)，部分图片截取线程被触发，截取图片并分析。

已完成部分截图

1.游戏助手持续监测游戏客户端状态，位置以及大小信息

2.根据敌方禁止英雄，进行玩家英雄推荐

3.小地图预警，监控敌人行动及位置

4.敌我双方装备监控，进入商城后进行装备推荐购买

完整Demo视频

存在的问题

1. 英雄BP环节中，移动客户端，客户端位置没有更新
2. 消息组件强耦合，需要剥离出来。（想法：所有线程产生的消息入队列，消息组件单例消费消息）
3. 游戏内，自动搜索装备功能不稳定，不能使用中文输入法

项目代码Github: https://github.com/AaronYang2333/LOL_Overlay_Assistant_Tool
持续更新！