semvec/pypi-packages huggingface dataset:
gameauto 1.0.5
Android Game Auto Pypi
License: MIT
Requires Python: >=3
Keywords: game

# gameauto
## Core
### miniFindimage
        """找图函数示例
        Args:
            - template_path (Str/Mat): 图像地址或者opencv格式的图像 小图
            - target_path (Str/Mat): 图像地址或者opencv格式的图像 大图
            - region (list, optional): 模板匹配的区域左上角和右下角两点坐标[Xmin,Ymin,Xmax,Ymax]. Defaults to None.
            - threshold (float, optional): 图像相似度. Defaults to 0.8.
            - is_color (bool, optional): 是否匹配图像颜色. Defaults to False.
            - color_threshold (int, optional): 颜色相似度. Defaults to 30.
            - use_sift (bool, optional): 是否使用sift算法匹配. Defaults to False.
            - is_click (bool, optional): 是否点击图像. Defaults to False.
           
        Returns:
            list/None: 图像所在区域[Xmin,Ymin,Xmax,Ymax]
        """

```python
#推荐使用方法
args={
    "template_path":"./1.png",
    "target_path":"./2.png",
}
miniFindImage(**args,is_click=True)
```

### miniRandomClick
```
随机点击 建议重写
        Args:
            - region (array): [x_min, y_min, x_max, y_max]
            - point (tuple, optional): 坐标点. Defaults to None.
            - method (int, optional): Defaults to 1.
                1. 范围随机点击
                2. 定点点击. 
                
```
### miniSmlMove
曲线滑动
```
三次贝塞尔曲线滑动 建议重写
        Args:
            - qx (int): 起点
            - qy (int): 
            - zx (int): 终点
            - zy (int): 
            - time (int, optional): 滑动时长. Defaults to 500.
```

## YoloV3
    ncnn加载yolov3模型
        Args:
            - param_path (str): yolov3模型param地址
            - bin_path (str): yolov3模型bin地址
            - class_names (list): 类名列表
            - tiny (bool, optional): 是否启用tiny模型. Defaults to False.
            - num_threads (int, optional): 启用线程数量. Defaults to 1.
            - use_gpu (bool, optional): 是否启用gpu计算 Defaults to False.
### yolo_filter
    模型计算结果筛选
    Args:
        - class_name (str): 筛选的类名
        - class_names (list): 模型类名列表
        - objects (list): 模型计算返回的结果
        - min_prob (float, optional): 结果置信度阈值. Defaults to 0.0.

    Returns:
        - list: objects
            - object:
                - rect.x 左上角横坐标
                - rect.y 左上角纵坐标   
                - rect.w 区域宽
                - rect.h 区域高
                - prob  置信度
                - label 类名

### yolo使用方法
```python
    m = cv2.imread("screenshotemulator-5554.png")
    #加载模型
    net = YoloV3(
        param_path="yolov3-tiny_6700-opt.param",
        bin_path="yolov3-tiny-opt.bin",
        #类名此处记得将第一个元素留空,所有元素往后一个(ncnn的问题好像是(有空改改))
        class_names=["", "exp", "hd", "jb"],
        num_threads=4,
        use_gpu=True,
    )
    #输入mat格式图像进行计算
    objects = net(m)
    #过滤结果
    yolo_filter("exp",net.class_names,objects,0.8)
```