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基于图像识别的游戏自动化

时间：2025-04-12 11:02:14 来源：互联网作者：

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腾讯云还不会制作游戏脚本解放双手？那是你不会超强自动化框架 2020年6月27日 · 在Airtest的官方文档中写到是基于图像识别的自动化测试工具：“我们提供了一个开源框架Airtest，它可以非常直观地在当前游戏画面上通过图像识别的方式来找出我们的目标更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/1651003

基于YOLO目标检测及OpenCV实现的游戏代玩人工 2019年6月9日 · YOLO (You Only Look Once) 是近几年大火的目标识别算法，以其速度和准确率兼备而闻名。目前YOLO已经升级至了第三代YOLOv3了，而其每一代又有为移动设备定制的轻量 (tiny)版本，所以总共加起来有 7-8 个版本了更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_45162417/article/details/90758526

Game AI SDK开源发布：基于图像的游戏场景自动化 2020年9月14日 · 为了支持游戏场景的自动化，基于图像识别和游戏AI等方面技术，腾讯Turing Lab开发了基于游戏图像的AI自动化框架——Game AI SDK。整个方案不依赖游戏开发商提供任何API接口，以游戏图像作为输入，以触屏操作为更多内容请查看https://blog.csdn.net/wetest_tencent/article/details/108579900

GameAISDK: 基于图像的游戏AI自动化框架AI SDK平台是一个基于游戏图像来开发游戏AI的开源工具包。工具包主要完成了UI检测，游戏内元素识别，AI算法 (DQN，IM)等功能。可以基于这个工具包完成游戏自动化测试。目前已支更多内容请查看https://gitee.com/foryun/GameAISDK

OSCHINAGameAISDK首页、文档和下载 APAIST是基于游戏图像来开发游戏AI的开源工具包（开源项目名为GameAISDK），工具包主要完成了UI检测、游戏内元素识别、AI算法(DQN，IM)等功能，特点是以游戏图像为输入，直接输出模拟触屏操作，不依更多内容请查看https://www.oschina.net/p/gameaisdk

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