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LimbusCompanySRA

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为 Limbus Company 设计的自动化脚本，提供 OCR 识别、目标检测、自动点击等多种功能，帮助玩家优化游戏体验。

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目录

• LimbusCompanySRA
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• ✨ 功能特点
• 🚀 快速开始
  • 环境要求
  • 🛠️ 安装步骤
    • 1. 克隆仓库
    • 2. 下载并配置 Python
    • 3. 创建虚拟环境（推荐）
    • 4. 安装依赖
    • 5. 项目运行
  • ⚙️ 其他安装方法
    • 使用 Conda 环境
• 🖼️ 界面预览
  • 基础设置
  • 采光（经验采光可用）
  • 镜像迷宫
• ⚙️ 配置参数
• 📋 已实现功能
• 🔮 更新计划
• 🤝 贡献指南
• 📜 许可证
• 🐞 问题反馈
• ⭐ Star 支持
• 更多问题可加群讨论
• Star History

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✨ 功能特点

• 智能自动化： 自动完成镜牢、采光等重复性任务，解放双手，节省时间。
• 精准识别： 基于 OCR 和 YOLO 技术，准确识别游戏界面元素，确保操作可靠性。
• 高效稳定： 优化事件处理逻辑，提升任务执行效率，减少卡顿和错误。
• 高度可配置： 通过配置文件灵活调整脚本行为，满足个性化需求。

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🚀 快速开始

环境要求

• 操作系统： Windows
• Python： 3.12 或以上版本
• CUDA： >= 11.8 (推荐使用 NVIDIA GPU 以获得最佳性能)

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🛠️ 安装步骤

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/GALIAIS/LimbusCompanySRA.git
cd LimbusCompanySRA

2. 下载并配置 Python

1. 从 Python 官方网站 下载 Python 3.12+ 版本。
   • 推荐选择 Windows 安装包。
2. 安装 Python 时，确保勾选 "Add Python to PATH" 选项。

3. 创建虚拟环境（推荐）

使用虚拟环境可以更好地管理项目依赖：

1. 打开命令提示符或 PowerShell。

2. 创建虚拟环境：

   python -m venv .venv

   • 这将在当前目录下创建 .venv 文件夹作为虚拟环境。

3. 激活虚拟环境：

   .venv\Scripts\activate

4. 激活后，命令行前缀将显示 (venv)，表示虚拟环境已激活。

4. 安装依赖

1. 确保激活虚拟环境后运行以下命令：

   python -m pip install -r requirements.txt

2. TensorRT 相关依赖 (可选):

   • 如果你拥有 NVIDIA GPU 并希望使用 TensorRT 加速，请根据你的 CUDA 版本安装相应的 TensorRT 包。
   • 参考 requirements.txt 文件中的注释，选择合适的 tensorrt-cu*-bindings 和 tensorrt-cu*_libs 版本，并将 * 替换为你的 CUDA 版本号 (例如 118 或 121)。
   • 你可以通过以下命令从 NVIDIA 的 PyPI 仓库安装 TensorRT 包:

   pip install --extra-index-url https://pypi.nvidia.com/ tensorrt-cu*-bindings tensorrt-cu*-libs

5. 项目运行

确保以下条件满足后启动程序：

• 分辨率要求：1920 × 1200
• 语言支持：当前仅支持中文

1. 虚拟环境已激活。
2. 启动程序：

   python LBCSRA.py

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⚙️ 其他安装方法

使用 Conda 环境

1. 安装 Conda（推荐 Miniconda）。
2. 创建 Conda 环境：

   conda create -n limbus_env python=3.12 -y
   conda activate limbus_env

3. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt

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🖼️ 界面预览

基础设置

采光（经验采光可用）

镜像迷宫

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⚙️ 配置参数

配置文件：config.yaml

参数	描述
...	其他配置项 (待补充)

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📋 已实现功能

• 镜像迷宫自动流程
• 经验采光自动流程
• 选择指定的主题包
• 一定程度的纠错机制防止脚本卡死

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🔮 更新计划

• 实现主线关卡自动流程
• 增加指定人格选择功能
• 根据 BOSS 机制动态调整策略
• 支持多语言切换（如英文、日文）
• 优化 GUI 界面
• 提升 OCR 识别精度
• 增强任务纠错机制
• 添加任务进度统计功能
• 支持多分辨率屏幕
• 修复已知 BUG，提升稳定性

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🤝 贡献指南

欢迎社区贡献，共同完善项目！以下是参与步骤：

1. Fork 本仓库
2. 创建功能分支
3. 提交更改
4. 推送分支
5. 发起 Pull Request

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📜 许可证

该项目基于 AGPL-3.0 开源协议。

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🐞 问题反馈

如果您遇到任何问题或有任何建议，请前往 Issues 页面提交反馈。

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⭐ Star 支持

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