refactor：微信爬虫目录转移单独仓库，更新README

README.md

@@ -1,38 +1,26 @@
-# yolov5
+# [原地址](https://github.com/c925777075/yolov5-dnf)
 
-1. 代码中涉及到使用opencv对小地图和技能栏进行模板匹配和二值化等操作，注意，不同游戏分辨率和电脑显示器分辨率是不一致的，代码中给出的（0,0,1280,800）是本人游戏中的分辨率，而small_recgonize.py和skill_recgonize.py中的img[45:65, 1107:1270]， img[733: 793, 538:750, 2]是根据不同显示器的分辨率决定的，使用时需要自己调整。
-2. 本人训练的yolov5模型还有待提高，我的训练集只有294张图片，因此效果一般。
-详细教学请移步b站，有很详细的讲解：https://www.bilibili.com/video/BV18r4y1A7BF/
+# 准备工作:数据集的收集与测试
 
+1. 录制整体流程视频
+1. 标注数据集
+1. 训练权重文件
+1. 视频检测识别效果
 
-视频收集数据集
-标注
-训练
-视频检测训练效果
-
-## 游戏主流程:
-1. 屏幕抓取，图像检测
-2. 怪物识别，和怪物距离n像素拍地板清怪，漏怪继续拍地板
-3. 捡发光的材料
-4. 小地图进入下一关
-5. boss房间，下一局
+## 游戏主逻辑:
 
+1. 屏幕抓取后图像识别
+2. 怪物识别，材料识别等，和怪物距离n像素拍地板清怪,捡材料
+3. 进入下一个地图(自动寻路)
+4. boss房间，出现售卖商人，下一次循环
 
 ## 小地图寻路
-1. 固定地图寻路:
-幽暗密林:  → → → ↑ →
-
-2. 不固定最快boss寻路:
- heroDoor 临边？房间  
- 有   英雄房间与boss房间比较 x距离 y距离决定去往哪   无 返回上一个房间
-
-3. 最慢boss寻路(全图?):
-
 
+1. 固定地图寻路:幽暗密林:  → → → ↑ →
+2. 不固定最快boss寻路(直通:深度优先)
+   > 英雄房间与boss房间比较 x距离 y距离决定去往哪
+3. 最慢boss寻路(全图:广度优先)
 
-测试流程:
-1.纯小号检测  1级地图
-2.未央爬楼视频检测，测试延迟同步操作是否能基础通过
-3.跨4子账号未央检测
+## 测试流程:
 
-实战
+1. 用小号测试流程

test/yabl.py

@@ -45,7 +45,10 @@ def plot_one_box(x, img, color=None, label=None, line_thickness=None):
         cv2.putText(img, label, (c1[0], c1[1] - 2), 0, tl / 3, [225, 255, 255], thickness=tf, lineType=cv2.LINE_AA)
 
 
+# 幽暗密林
 yamlDoorDirection = ['RIGHT', 'RIGHT', 'UP', 'RIGHT']
+# 王之摇篮
+wzylDoorDirection = ['UP', 'LEFT', 'UP', 'RIGHT', 'UP', 'UP']
 
 while True:
 
@@ -144,7 +147,7 @@ def plot_one_box(x, img, color=None, label=None, line_thickness=None):
                     print('攻击boss')
                     # action_cache =  key_press('A')
                 elif 'mat' in cls_object:
-                    print('减材料')
+                    print('减发光材料')
                 elif 'box' in cls_object:
                     print('ESC')
                 elif 'option' in cls_object:
@@ -160,7 +163,8 @@ def plot_one_box(x, img, color=None, label=None, line_thickness=None):
                             door_index = idx
                     if not door_box or door_box[0] < img0.shape[0] // 2:
                         print('没有识别到门，门在左侧,固定去下一个门')
-                        action_cache = move(yamlDoorDirection[thisDirectionIndex], material=False, action_cache=action_cache)
+                        action_cache = move(yamlDoorDirection[thisDirectionIndex], material=False,
+                                            action_cache=action_cache)
                     elif abs(door_box[1] - hero_xywh[1]) < thy and abs(door_box[0] - hero_xywh[0]) < thx:
                         action_cache = None
                         print("进入下一地图")