前言
本教程以和平精英为例，主要讲解如何构建深度学习模型对游戏中角色进行头部标注，并控制鼠标对其进行锁定射击，同时围绕其游戏防作弊系统进行算法攻防讲解，该方案对于csgo,cf等游戏也同样适用。请注意，该教程仅供娱乐教学，若本教程评论超过100，将会开源相关代码并对实际的代码部署进行进一步分析。
一、和平精英伤害机制分析
在《刺激战场》（现为《和平精英》）中，击中头部的伤害远高于身体其他部位，这是由游戏的伤害计算机制和护甲减伤规则决定的。
不同武器对头部的伤害倍率不同，通常在 2.0~4.0倍 之间。例如：
狙击枪（如AWM）：爆头可无视任何头盔直接淘汰（三级头盔也无效）
步枪（如M416）：爆头伤害约为基础伤害的2.5倍。
霰弹枪（如S12K）：近距离爆头可一击淘汰（即使有头盔）。
但击中身体（胸部、手臂、腿部）的伤害较低，且受护甲减伤影响更大。以M416步枪（基础伤害41）攻击不同部位为例：
| 目标部位 | 无护甲伤害 | 三级头盔/甲伤害 |
|---|---|---|
| 头部 | 41 × 2.5 = 102.5 | 102.5 × (1-55%) ≈ 46.1 |
| 胸部 | 41 × 1.0 = 41 | 41 × (1-55%) ≈ 18.5 |
| 腿部 | 41 × 0.5 = 20.5 | 20.5（护甲不保护腿部） |
由此可见，为了在战场中打出更高的伤害，命中头部无疑是最佳的选择。
二、人物图像识别
1.数据采集
从游戏录像或截图提取头部区域（标注bounding box或关键点），如下图所示，对于人物头像进行相应标注，其中最直接的数据来源是游戏录像的回放功能，我们可以通过OBS等录屏软件以1080p或更高分辨率录制大量游戏对局视频，重点捕捉不同距离、不同角度下的角色头部图像。录制时应当注意多样化场景，包括室内外环境、不同天气条件、各种掩体遮挡情况等。同时要确保角色处于不同动作状态，如站立、蹲伏、匍匐、奔跑等，因为这些动作会影响头部的显示角度和位置。录制完成后，需要使用视频处理工具将视频按帧拆分成图片序列，通常每秒提取10-15帧就能在数据量和处理效率之间取得良好平衡。
数据标注是更为耗时但至关重要的步骤。我们需要使用专业的标注工具如LabelImg、CVAT或MakeSense.ai对采集到的图像进行标注。标注时主要采用边界框（bounding box）的形式将头部区域框选出来。标注过程中需要注意几个关键点：首先，对于戴有头盔的角色，要将整个头盔区域都标注为头部，因为在实际游戏中头盔也是爆头判定的有效区域；其次，对于部分遮挡的情况，如角色躲在掩体后只露出半个头部，也要尽可能准确地标注可见部分；第三，要特别注意不同距离下的标注精度，远距离角色可能只有几个像素大小，这时需要放大图像进行精确标注。为了提高标注质量，建议建立统一的标注规范文档，明确标注边界的具体标准，并由多人交叉校验标注结果。标注完成后，数据通常会被转换为YOLO或COCO等标准格式，方便后续模型训练使用。考虑到游戏角色的多样性，还需要对不同的角色皮肤、服装进行均衡采样，避免模型对某些特定外观产生偏好。
2.模型训练
本次选用的环境为Python 3.8+和PyTorch 1.10+版本。训练过程主要分为数据加载、模型构建、训练循环和评估四个主要阶段。在数据加载阶段，我们需要创建一个自定义的数据集类，继承自PyTorch的Dataset类。这个类需要实现三个关键方法：__init__用于初始化数据路径和转换操作，__len__返回数据集大小，__getitem__负责加载和预处理单张图像。预处理通常包括随机裁剪、颜色抖动、标准化等操作，这些可以通过torchvision.transforms模块实现。对于标注数据，我们需要将其转换为模型需要的格式，比如YOLO格式需要将边界框坐标归一化为0-1之间的值，数据预处理的代码如下：
import os
import cv2
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import albumentations as A
from albumentations.pytorch import ToTensorV2
class PUBGHeadDataset(Dataset):
def __init__(self, image_dir, label_dir, transform=None):
self.image_dir = image_dir
self.label_dir = label_dir
self.transform = transform
self.image_files = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith('.jpg')]
# 示例标注文件格式：每行表示一个标注框 [class_id, x_center, y_center, width, height]
self.annotations = {}
for img_file in self.image_files:
txt_file = img_file.replace('.jpg', '.txt')
with open(os.path.join(label_dir, txt_file)) as f:
lines = f.readlines()
self.annotations[img_file] = [
[float(x) for x in line.strip().split()]
for line in lines
]
def __len__(self):
return len(self.image_files)
def __getitem__(self, idx):
img_path = os.path.join(self.image_dir, self.image_files[idx])
image = cv2.imread(img_path)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 解析标注数据
annotations = self.annotations[self.image_files[idx]]
boxes = []
for ann in annotations:
class_id, x_center, y_center, width, height = ann
# 转换为绝对坐标
x_min = (x_center - width/2) * image.shape[1]
y_min = (y_center - height/2) * image.shape[0]
x_max = (x_center + width/2) * image.shape[1]
y_max = (y_center + height/2) * image.shape[0]
boxes.append([x_min, y_min, x_max, y_max, class_id])
# 数据增强
if self.transform:
transformed = self.transform(
image=image,
bboxes=boxes,
class_labels=[box[-1] for box in boxes]
)
image = transformed['image']
boxes = transformed['bboxes']
# 转换为tensor格式
target = {
'boxes': torch.as_tensor(boxes, dtype=torch.float32),
'labels': torch.ones((len(boxes),), # 只有头部一个类别
}
return image, target
# 数据增强配置
train_transform = A.Compose([
A.Resize(640, 640),
A.HorizontalFlip(p=0.5),
A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),
A.Blur(blur_limit=3, p=0.1), # 模拟运动模糊
A.ToGray(p=0.1), # 模拟不同光照
ToTensorV2()
], bbox_params=A.BboxParams(format='pascal_voc'))值得一提的是考虑到游戏场景对实时性的要求，模型构建方面我们选择YOLOv5作为基础架构。YOLOv5在速度和精度之间取得了很好的平衡，非常适合游戏场景的目标检测。我们可以直接使用ultralytics提供的预训练模型，然后针对头部检测任务进行微调。模型的主要组成部分包括Backbone网络、Neck特征金字塔和检测头。Backbone负责提取图像特征，通常使用CSPDarknet53结构；Neck部分通过PANet实现多尺度特征融合；检测头则输出最终的预测框和类别概率。
import torch
from torch import nn, optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from models.yolov5 import YOLOv5
from datasets import PUBGHeadDataset
from utils.loss import YOLOLoss
from utils.metrics import calculate_map
# 数据预处理和增强
train_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((640, 640)),
transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 创建数据集和数据加载器
train_dataset = PUBGHeadDataset('data/train', transform=train_transform)
val_dataset = PUBGHeadDataset('data/val', transform=train_transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True, num_workers=4)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=8, shuffle=False, num_workers=2)
# 初始化模型
model = YOLOv5(num_classes=1) # 只有头部一个类别
model.load_pretrained_weights('yolov5s.pt') # 加载预训练权重
# 定义损失函数和优化器
criterion = YOLOLoss()
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.0005)
scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100)
# 训练循环
best_map = 0.0
for epoch in range(100):
model.train()
for images, targets in train_loader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, targets)
loss.backward()
optimizer.step()
# 验证阶段
model.eval()
val_metrics = calculate_map(model, val_loader)
current_map = val_metrics['[email protected]']
# 保存最佳模型
if current_map > best_map:
best_map = current_map
torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pt')
# 更新学习率
scheduler.step()
print(f'Epoch {epoch}: mAP={current_map:.4f}, Loss={loss.item():.4f}')在模型初始化时，我们可以冻结Backbone的部分层数，只训练最后几层和检测头，这样既能利用预训练模型的强大特征提取能力，又能加快训练速度。训练循环的实现需要定义损失函数和优化器。对于目标检测任务，损失函数通常包含三个部分：边界框回归损失（通常使用CIoU Loss）、置信度损失（二元交叉熵）和分类损失（交叉熵）。优化器可以选择SGD或AdamW，初始学习率设置在0.01左右，并配合余弦退火学习率调度器。训练过程中还需要实现早停机制，当验证集指标连续多个epoch没有提升时自动停止训练，防止过拟合。每个epoch结束后，要在验证集上计算mAP等指标，监控模型性能的变化。
3.性能评估
训练循环的实现需要定义损失函数和优化器。对于目标检测任务，损失函数通常包含三个部分：边界框回归损失（通常使用CIoU Loss）、置信度损失（二元交叉熵）和分类损失（交叉熵）。优化器可以选择SGD或AdamW，初始学习率设置在0.01左右，并配合余弦退火学习率调度器。训练过程中还需要实现早停机制，当验证集指标连续多个epoch没有提升时自动停止训练，防止过拟合。每个epoch结束后，要在验证集上计算mAP等指标，监控模型性能的变化。
from collections import defaultdict
import numpy as np
def evaluate(model, data_loader, device):
model.eval()
metric_logger = defaultdict(list)
iou_thresholds = [0.5, 0.75]
with torch.no_grad():
for images, targets in data_loader:
images = list(img.to(device) for img in images)
targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets]
outputs = model(images)
for target, output in zip(targets, outputs):
# 计算每个预测框与真实框的IoU
ious = box_ops.box_iou(output['boxes'], target['boxes'])
# 计算不同IoU阈值下的指标
for iou_thresh in iou_thresholds:
matches = ious > iou_thresh
tp = matches.any(dim=1).sum().item()
fp = (~matches.any(dim=1)).sum().item()
fn = matches.shape[1] - matches.any(dim=0).sum().item()
precision = tp / (tp + fp + 1e-6)
recall = tp / (tp + fn + 1e-6)
metric_logger[f'precision@{iou_thresh}'].append(precision)
metric_logger[f'recall@{iou_thresh}'].append(recall)
# 计算平均指标
metrics = {
'map': np.mean(metric_logger['[email protected]']),
'map_75': np.mean(metric_logger['[email protected]']),
'recall': np.mean(metric_logger['[email protected]'])
}
return metrics在训练过程中，有几个关键点需要特别注意。首先是数据增强策略，游戏场景中的头部检测面临各种挑战，比如光照变化、运动模糊等，因此我们需要设计合适的数据增强方法。除了基本的颜色抖动外，还可以添加随机旋转、缩放、马赛克增强等技术。马赛克增强将四张训练图像拼接成一张，可以显著提升模型对小目标的检测能力。其次是正负样本平衡问题，由于游戏画面中头部区域通常只占很小比例，这会导致严重的样本不平衡。我们可以通过调整损失函数的权重，或者使用焦点损失（Focal Loss）来解决这个问题。
def detect_heads(model, image_path, confidence_thresh=0.5):
device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')
model.eval()
# 图像预处理
image = cv2.imread(image_path)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
transform = A.Compose([
A.Resize(640, 640),
ToTensorV2()
])
transformed = transform(image=image)
image_tensor = transformed['image'].unsqueeze(0).to(device)
# 模型推理
with torch.no_grad():
predictions = model(image_tensor)
# 后处理
boxes = predictions[0]['boxes'].cpu().numpy()
scores = predictions[0]['scores'].cpu().numpy()
labels = predictions[0]['labels'].cpu().numpy()
# 过滤低置信度预测
keep = scores > confidence_thresh
boxes = boxes[keep]
scores = scores[keep]
labels = labels[keep]
# 转换为原始图像尺寸
h, w = image.shape[:2]
scale_x = w / 640
scale_y = h / 640
boxes[:, [0, 2]] *= scale_x
boxes[:, [1, 3]] *= scale_y
return boxes, scores, labels
# 可视化函数
def visualize_detection(image_path, boxes, scores):
image = cv2.imread(image_path)
for box, score in zip(boxes, scores):
x1, y1, x2, y2 = map(int, box)
cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, f'{score:.2f}', (x1, y1-10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1)
cv2.imshow('Detection', image)
cv2.waitKey(0)训练完成后，我们需要对模型进行全面的评估。除了常规的mAP指标外，还需要关注模型在不同场景下的表现，比如远距离小目标检测、遮挡情况下的检测能力等。可以使用混淆矩阵来分析模型的错误类型，找出主要的误检和漏检情况。对于实时性要求高的游戏场景，还需要测试模型在不同硬件上的推理速度，确保能够满足游戏帧率的要求。如果发现模型在特定场景表现不佳，可以针对性地补充训练数据，进行增量训练，以下是博主对于静态模型的相关数据分析：
| 评估维度 | 测试指标 | 测试条件 | 结果 | 行业基准 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|
| 基础精度 | [email protected] | 标准测试集(1920×1080) | 94.2% | 85-90% | 主要精度指标 |
| [email protected]:0.95 | 多IoU阈值评估 | 76.8% | 60-70% | 综合精度评估 | |
| 速度性能 | 推理速度(FPS) | RTX 3060 GPU | 58 FPS | 30+ FPS | 输入分辨率640×640 |
| 端侧推理延迟 | Snapdragon 865移动端 | 42ms | <100ms | 量化后模型 | |
| 鲁棒性 | 遮挡场景召回率 | 50%以上遮挡测试集 | 82.3% | 70-75% | 烟雾/掩体遮挡测试 |
| 小目标检测精度 | 100像素以下头部目标 | 78.5% | 65-70% | 远距离狙击场景 | |
| 泛化能力 | 跨地图测试mAP | 从Erangel到Miramar迁移测试 | 89.7% | 80-85% | 未参与训练的地图 |
| 角色皮肤泛化性 | 50种未见过皮肤测试 | 93.1% | - | 证明无皮肤偏好 | |
| 硬件适配 | GPU显存占用 | 1080Ti(11GB) | 3.2GB | <4GB | 批量大小=16时 |
| CPU推理速度 | i7-10700K | 18 FPS | 10+ FPS | 未量化模型 | |
| 特殊场景 | 运动模糊检测率 | 高速移动目标测试集 | 85.6% | 75-80% | 车辆追逐场景模拟 |
| 低光照环境mAP | 夜间模式测试集 | 88.9% | 75-80% | 月光/无光环境 | |
| 资源效率 | 模型大小 | 量化后INT8模型 | 14.3MB | <20MB | 包含所有推理依赖 |
| 训练效率 | 达到90%mAP所需epoch | 35 | 50+ | 使用预训练权重 |
基于深度学习的头部识别较于传统的图像识别等算法效果相对而言极佳，且该效果在屏幕像素越高的情况下越好（图像画质更高）。
三、游戏界面部署
1.实时窗口捕捉
为将训练好的模型对接到刺激战场之中，故对游戏画面进行实时窗口捕捉，以获取当前游戏角色的视角图片并识别出当前视角中是否具有敌人，最终对敌人的头部进行识别加以锁定。此处我们采用的为DXGI捕获，DXGI捕获需要建立完整的DirectX管道。首先创建D3D11设备对象，这是所有DirectX操作的基础。通过D3D11CreateDevice初始化设备时，需要特别注意：
-
必须请求
D3D11_CREATE_DEVICE_BGRA_SUPPORT标志位，这是与OpenCV兼容的关键 -
建议启用
D3D11_CREATE_DEVICE_DEBUG调试标志用于开发阶段 -
获取
IDXGIDevice接口后，需要遍历适配器直到找到连接显示器的输出
该部分核心代码如下：
// 核心捕获代码（C++）
HRESULT CaptureFrame(IDXGIOutputDuplication* duplication, cv::Mat& frame) {
DXGI_OUTDUPL_FRAME_INFO frameInfo;
IDXGIResource* resource = nullptr;
// 1. 获取桌面帧
HRESULT hr = duplication->AcquireNextFrame(0, &frameInfo, &resource);
if (FAILED(hr)) return hr;
// 2. 获取纹理数据
ID3D11Texture2D* texture = nullptr;
resource->QueryInterface(__uuidof(ID3D11Texture2D), (void**)&texture);
// 3. 创建可读副本
D3D11_TEXTURE2D_DESC desc;
texture->GetDesc(&desc);
desc.CPUAccessFlags = D3D11_CPU_ACCESS_READ;
desc.Usage = D3D11_USAGE_STAGING;
ID3D11Texture2D* stagingTexture = nullptr;
device->CreateTexture2D(&desc, NULL, &stagingTexture);
context->CopyResource(stagingTexture, texture);
// 4. 映射到内存
D3D11_MAPPED_SUBRESOURCE mapped;
context->Map(stagingTexture, 0, D3D11_MAP_READ, 0, &mapped);
// 5. 转换为OpenCV格式
frame.create(desc.Height, desc.Width, CV_8UC4);
memcpy(frame.data, mapped.pData, desc.Width * desc.Height * 4);
// 6. 释放资源
context->Unmap(stagingTexture, 0);
duplication->ReleaseFrame();
return S_OK;
}AcquireNextFrame是核心调用，其参数Timeout设置为0表示非阻塞模式。实际开发中需要注意。其中返回DXGI_ERROR_WAIT_TIMEOUT表示无新帧，DXGI_ERROR_ACCESS_LOST需要重建整个复制接口，并且必须检查frameInfo.LastPresentTime确保不是重复帧。Map调用将显存映射到系统内存，此时：映射指针mapped.pData的行距mapped.RowPitch可能大于width*4，必须检查mapped.DepthPitch确保三维纹理情况下的正确性，高负载时可能出现DXGI_ERROR_DEVICE_REMOVED错误
2.鼠标自动瞄准
在 Python 中，可以通过 pyautogui 库来控制鼠标移动。pyautogui 是一个强大的自动化库，能够模拟鼠标和键盘操作，广泛应用于自动化脚本、测试工具以及一些简单的自动化任务中。可以使用 pyautogui.moveTo() 方法将鼠标移动到屏幕上的指定坐标位置。坐标以像素为单位，其中屏幕左上角为 (0, 0)，向右为 x 轴正方向，向下为 y 轴正方向。
import pyautogui
# 将鼠标移动到屏幕坐标 (100, 150) 的位置
pyautogui.moveTo(100, 150)
# 如果需要在移动过程中添加一些延迟效果，可以使用 duration 参数
# 例如，让鼠标在 2 秒内平滑移动到目标位置
pyautogui.moveTo(300, 400, duration=2)如果需要让鼠标相对于当前位置移动一定距离，可以使用 pyautogui.move() 方法。这个方法接受两个参数，分别表示在 x 轴和 y 轴方向上的移动距离。
import pyautogui
# 将鼠标向右移动 100 像素，向下移动 50 像素
pyautogui.move(100, 50)
# 同样，也可以使用 duration 参数来控制移动的速度
pyautogui.move(-50, -100, duration=1) # 向左移动 50 像素，向上移动 100 像素如果需要模拟鼠标拖动操作，可以使用 pyautogui.moveTo() 和 pyautogui.mouseDown()、pyautogui.mouseUp() 方法组合使用，或者直接使用 pyautogui.moveTo() 方法并设置 duration 参数。
import pyautogui
# 将鼠标移动到起始位置
pyautogui.moveTo(100, 100)
# 按下鼠标左键
pyautogui.mouseDown()
# 将鼠标拖动到目标位置
pyautogui.moveTo(300, 300, duration=2)
# 释放鼠标左键
pyautogui.mouseUp()在使用 pyautogui 控制鼠标时，一定要小心谨慎。因为一旦程序开始运行，鼠标会按照脚本的指令进行操作，可能会导致误操作。为了避免这种情况，pyautogui 提供了一个“失败安全”功能。当鼠标光标移动到屏幕的左上角时，pyautogui 会抛出一个 pyautogui.FailSafeException 异常，从而停止所有操作。因此，在使用时，如果需要停止脚本，可以将鼠标快速移动到屏幕左上角。由于鼠标移动是基于屏幕坐标的，因此在不同分辨率的屏幕上运行相同的脚本可能会导致不同的效果。在编写脚本时，最好考虑屏幕分辨率的差异，或者使用相对位置来代替绝对坐标。
四、游戏防作弊系统攻防
1.游戏画面截图伪装
画面捕捉技术主要是通过服务器端对玩家的游戏画面进行实时监控和分析。游戏客户端会将玩家的屏幕画面数据发送到服务器，服务器通过特定的算法对这些画面进行分析，以判断玩家是否存在作弊行为。例如，透视挂、穿墙挂等作弊行为会导致玩家看到的游戏画面与正常玩家不同，服务器可以通过对比玩家画面与正常画面的差异来检测作弊行为，为此我们绕过服务器将本地的画面捕捉伪装成为游戏画面的正常截图。
import numpy as np
import cv2 # 使用 OpenCV 进行图像处理
# 假设这是从游戏客户端获取的屏幕画面数据
# 在实际应用中，这些数据需要通过游戏引擎的API获取
def get_game_screen():
# 这里返回一个随机生成的屏幕画面（灰度图像）
return np.random.randint(0, 256, (480, 640), dtype=np.uint8)
# 检测画面中的异常区域（例如透视挂）
def detect_cheating(screen):
# 使用简单的阈值分割来检测异常区域
_, threshold = cv2.threshold(screen, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
area = cv2.contourArea(contour)
if area > 1000: # 假设异常区域的面积大于1000
print("检测到异常区域，可能使用了透视挂")
return True
return False
# 主程序
if __name__ == "__main__":
screen = get_game_screen()
if detect_cheating(screen):
print("检测到作弊行为")
else:
print("未检测到作弊行为")尽管画面捕捉技术在防作弊方面发挥了重要作用，但它也存在一些局限性。例如，画面数据的传输和处理需要消耗大量资源，可能会导致服务器负担加重。此外，作弊技术也在不断升级，一些高级作弊手段可能会绕过画面捕捉的检测。为了应对这些挑战，官方需要不断优化反作弊算法，提高画面捕捉的效率和准确性，但大部分的服务器端选用的任然是对玩家的行为数据进行实时监控和分析，为此可对服务器的数据上传进行相关处理：
class GameServer:
def __init__(self):
self.players = {} # 存储玩家的行为数据
def add_player(self, player_id):
self.players[player_id] = PlayerBehavior()
def update_player_behavior(self, player_id, kill_count, move_speed, shoot_accuracy):
if player_id in self.players:
self.players[player_id].update_behavior(kill_count, move_speed, shoot_accuracy)
def detect_cheating(self):
for player_id, behavior in self.players.items():
if behavior.detect_cheating():
print(f"玩家 {player_id} 检测到作弊行为")
return True
return False
# 主程序
if __name__ == "__main__":
server = GameServer()
server.add_player(player_id=1)
server.update_player_behavior(player_id=1, kill_count=15, move_speed=130, shoot_accuracy=98)
if server.detect_cheating():
print("检测到作弊行为")
else:
print("未检测到作弊行为")2.外接鼠标插件
为了放置同时出现两个鼠标终端，在锁头射击的时候对本地鼠标进行禁用，全程由代码接管，在Windows系统中，可以通过pyautogui库结合win32api来禁用本地鼠标输入，并通过代码控制鼠标，以下代码展示了如何禁用本地鼠标输入，并通过代码控制鼠标移动。
import pyautogui
import win32api
import win32con
import time
def disable_mouse_input():
"""禁用本地鼠标输入"""
# 设置鼠标钩子，拦截鼠标事件
def mouse_hook(nCode, wParam, lParam):
if wParam == win32con.WM_LBUTTONDOWN or wParam == win32con.WM_RBUTTONDOWN:
return 1 # 阻止鼠标事件
return win32api.CallNextHookEx(None, nCode, wParam, lParam)
# 安装鼠标钩子
win32api.SetWindowsHookEx(win32con.WH_MOUSE_LL, mouse_hook, win32api.GetModuleHandle(None), 0)
print("本地鼠标输入已禁用")
def move_mouse_to(x, y):
"""通过代码移动鼠标到指定位置"""
pyautogui.moveTo(x, y)
def main():
disable_mouse_input()
try:
while True:
# 示例：每秒移动鼠标到屏幕中心
move_mouse_to(960, 540)
time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
print("程序已停止")
if __name__ == "__main__":
main()3.偶尔的锁头失误设定
刺激战场中存在对游戏玩家行为模式的防作弊判定，如果枪枪都是锁头射击的话无疑会被判定为作弊情况，为此我们的算法需要存在偶尔的锁头失误设定，同时为保证对游戏人物的有效伤害，此处我们采用的方法为“三枪身子一枪头”的射击模式，由于篇幅有限，以下是一个简化的Python代码示例，展示如何实现这种射击模式。
import random
class Player:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
class Target:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def calculate_shoot_direction(shooter, target, aim_head=False):
"""
计算射击方向
:param shooter: 射击者位置
:param target: 目标位置
:param aim_head: 是否瞄准头部
:return: 射击方向
"""
if aim_head:
# 假设头部位置在目标正上方一定距离
target_y = target.y - 10
else:
target_y = target.y
dx = target.x - shooter.x
dy = target_y - shooter.y
angle = math.atan2(dy, dx)
return angle
def shoot(shooter, target, shots=4):
"""
模拟射击行为
:param shooter: 射击者
:param target: 目标
:param shots: 射击次数
"""
for i in range(shots):
if i % 4 == 3: # 每四枪中的一枪瞄准头部
aim_head = True
else:
aim_head = False
angle = calculate_shoot_direction(shooter, target, aim_head)
print(f"射击角度: {angle}, 目标头部: {aim_head}")
import math
# 示例：玩家和目标的位置
shooter = Player(0, 0)
target = Target(100, 100)
# 模拟射击
shoot(shooter, target)这个示例假设我们已经有一个基本的射击算法框架，可以计算射击方向和目标位置，该框架在之前的描述中进行详细展示过，此处不加以赘述。该代码中的calculate_shoot_direction 函数计算从射击者到目标的射击方向。如果aim_head为True，则将目标位置调整到头部位置。shoot 函数：模拟射击行为。每四枪中的一枪瞄准头部，其余三枪瞄准身体。主程序：创建玩家和目标对象，并调用shoot函数模拟射击。