yolov5尝试自动识别九宫图片验证

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一、接触前感受
最近在B站看视频学习的时候，首页总是给我推送AI人工智能打游戏，由于之前写过在游戏中自动钓鱼的帖子，对于自动玩游戏还是比较感兴趣的，便去看了一下。
第一次带我领略yolov5风骚的是这个视频：【亦】警惕AI外挂！我写了一个枪枪爆头的视觉AI，又亲手“杀死”了它（链接）。
这样一来，我对人工智能打游戏产生了浓厚的兴趣，于是在B站查找人工智能基础，随便一个系列就是几十小时起步。
我心想，值得的。但是，看完某个系列的第一条视频我放弃了，我懵逼啊。
后来，接触的视频多了之后，我才知道人工智能分很多8分钟带你入门人工智能，互联网大厂都在用的高能AI算法，爆肝整理 | 全网最全（链接）
最后，我们来了解一下人工智能的智能在哪里为了让人工智能迅速成长，科学家们决定送它去打游戏（链接）

二、先入为主，形成概念
学习一样从来没接触过的东西，最怕的是没有概念，没有概念就不能拿来装知识，形成概念最简单最迅捷的方法就是跟着别人操作一遍Yolov5配置傻瓜教程（链接）
其中会遇到各种各样的问题，需要自己去理解和消化，这样就慢慢形成了概念，后续通过学习再逐渐升华到高度。

三、识别九宫图片验证
yolov5能帮助我们实现目标检测，从GITHUB（链接）下载前需要配置一些环境，yolov5下载后已经可以检测80种物体。



当然，我们也可以训练自己的数据集，我已经尝试训练一组游戏图片，希望让他自动辨别人物，但无奈提供的数据太少而识别不了。
于是，我尝试用来识别九宫图片验证。




需要注意的是，yolov5有四种网络结构，yolov5 s/m/l/x ，yolov5s网络最小，速度最少，AP精度也最低，Yolov5x在Yolov5l基础上，不断加深加宽网络，AP精度也不断提升，但速度的消耗也在不断增加。
当我使用作者训练好的数据集做目标检测时，发现yolov5s.pt不能识别到右边最小的车，用yolov5m.pt才识别到。
所以，平时我们训练自己的数据集，如果想快就使用yolov5s.yaml，如果需要高精准就用其他三种训练。

四、获取坐标
我们做目标检测时，运行的是一yolov5的detect.py，里面不会直接返回坐标，需要加上以下代码（后面我会贴出来免费下载）



我们来看aim返回的值



返回了三个列表，说明检测到了三个目标。
列表中的第一个元素是“类别2”，代表“car”这个类别；
列表中的第二个元素和第三个元素是目标在图中的位置，分别代表横轴和纵轴，按比例显示（图是1920*1080）；
列表中的第四个元素和第五个元素是目标在图中的大小，分别代表宽（横轴方向）和长（纵轴方向），按比例显示；
列表中的第五个元素是检测度。
目标越大越容易辨认，所以我这里截整个屏幕有点大导致目标有点小了。
还需要确认两个参数，weights（权重）和source（待检测图片路径）



若没有相应的.pt，第一个参数weights会在运行自动帮你下载。
最后，根据图片的大小以及自己屏幕分辨率的可以计算出检测目标的位置，鼠标自动点击就完成验证。

涛之雨

b站那个视频我看了，这个理论其实很早前也就有了。
只是没有人发出来而已。
因为搞人工智障的不会去想着用于游戏，而玩游戏的不至于去学习ai。

up主的那套离线保存的ai模型是up主自制的，相比传统的方框框选，射击类的游戏更加注重人体骨架（比如头、躯干、四肢）的定位，所以up主的那一套算法效果会更加好。此外，我个人感觉，使用Python训练的参数，然后封装后使用c调用效率会更高点吧。毕竟竞技的游戏，自然需要对效率有所要求，所以那些人工智能的api似乎也不是很适合

Nantree

感谢大佬分享

lichaochen

向大佬学习

yxnwh

非常干货，比较适合小白，正准备学yolov5，感谢楼主了

www805

深度学习太难了，花了1个月的时间还没入门

shc1221

感谢分享

zxxzb

yolov3我还在看

antclt

AI学习已经渗透到生活中的方方面面了..