auto maple

Maple automático

O Auto Maple é um bot python inteligente que reproduz Maplestory, um MMORPG de rolagem lateral 2D, usando pressionamentos de teclas simulados, aprendizado de máquina Tensorflow, correspondência de modelo OpenCV e outras técnicas de visão computacional.

Recursos criados pela comunidade, como livros de comando para cada classe e rotinas para cada mapa, podem ser encontrados no repositório de recursos .

Minimap

O Auto Maple usa a correspondência do modelo OpenCV para determinar os limites do minimapa e os vários elementos dentro dele, permitindo rastrear com precisão a posição do jogador no jogo. Se record_layout estiver definido como True , o Auto Maple gravará as posições anteriores do jogador em um objeto de layout baseado em quadtree , que é periodicamente salvo em um arquivo no diretório "layouts". Toda vez que uma nova rotina é carregada, seu arquivo de layout correspondente, se existir, também será carregado. Esse objeto de layout usa o algoritmo de pesquisa A* em seus pontos armazenados para calcular o caminho mais curto do jogador para qualquer local de destino, que pode melhorar drasticamente a precisão e a velocidade nas quais as rotinas são executadas.

Livros de comando

_{O vídeo acima mostra o bordo automático executando consistentemente uma combinação de habilidades mecanicamente avançadas.}

Projetado com a modularidade em mente, o Auto Maple pode operar qualquer caractere no jogo, desde que seja fornecido com uma lista de ações no jogo ou um "livro de comando". Um livro de comando é um arquivo python que contém várias classes, um para cada habilidade no jogo, que informa ao programa quais chaves ele deve pressionar e quando pressioná-las. Depois que um livro de comando é importado, suas classes são compiladas automaticamente em um dicionário que o Maple automático pode usar para interpretar os comandos nas rotinas. Os comandos têm acesso a todas as variáveis ​​globais do Auto Maple, o que pode permitir que eles alterem ativamente seu comportamento com base na posição do jogador e no estado do jogo.

Rotinas

Clique aqui para visualizar toda a rotina.

Uma rotina é um arquivo CSV criado pelo usuário que informa ao Auto Maple para onde se mover e quais comandos usarem em cada local. Um compilador personalizado nas passas de bordo automático através da rotina selecionada e a converte em uma lista de objetos Component que podem ser executados pelo programa. Uma mensagem de erro é impressa para cada linha que contém parâmetros inválidos e essas linhas são ignoradas durante a conversão. Abaixo está um resumo dos componentes de rotina mais usados: Point armazena os comandos diretamente abaixo dele e os executará nessa ordem assim que o caractere estiver dentro move_tolerance do local especificado. Existem também alguns argumentos opcionais de palavras -chave: adjust tunes finos A posição do caractere está dentro do adjust_tolerance do local de destino antes de executar qualquer comando. frequency informa ao ponto com que frequência executar. Se definido como n, esse ponto será executado assim que todas as n iterações. skip conta o ponto de executar a primeira iteração ou não. Se definido como true e a frequência é n, esse ponto será executado na iteração N-1th. Label atua como um ponto de referência que pode ajudar a organizar a rotina em seções e também criar loops. Jump pula para a etiqueta fornecida de qualquer lugar da rotina. Setting atualizações da configuração especificada para o valor fornecido. Ele pode ser colocado em qualquer lugar da rotina; portanto, diferentes partes da mesma rotina podem ter configurações diferentes. Todas as configurações editáveis ​​podem ser encontradas na parte inferior da configuração.py.

Runas

O Auto Maple tem a capacidade de resolver automaticamente "runas" ou quebra-cabeças de flecha no jogo. Primeiro, ele usa algoritmos de filtração de cores e detecção de arestas do OpenCV para isolar as teclas de seta e reduzir o máximo de ruído de fundo possível. Em seguida, ele executa várias inferências nos quadros pré-processados ​​usando um modelo de tensorflow treinado até duas inferências. Devido a esse pré -processamento, o bordo automático é extremamente preciso na solução de runas em todos os tipos de ambientes (geralmente coloridos e caóticos).

Demonstração de vídeo

Clique abaixo para assistir ao vídeo completo

Configurar

1. Faça o download e instale o Python3.
2. Faça o download e instale a versão mais recente do CUDA Toolkit.
3. Baixe e instale o git.
4. Faça o download e descompacte o mais recente lançamento de bordo automático.
5. Faça o download do modelo TensorFlow e descompacte a pasta "Modelos" no diretório "Ativos" do Auto Maple.
6. Dentro do diretório principal do Auto Maple, abra um prompt de comando e execute:

    python -m pip install -r requirements.txt

7. Por fim, crie um atalho de mesa executando:

    python setup.py

   Este atalho usa caminhos absolutos; portanto, fique à vontade para movê -lo para onde quiser. No entanto, se você mover o diretório principal do Auto Maple, precisará executar python setup.py novamente para gerar um novo atalho. Para manter o prompt de comando aberto após o fechamento do bordo automático, execute o comando acima com o sinalizador --stay .