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基于图像识别与自动化流程的星穹铁道自动化工具，通过先进的计算机视觉技术实现游戏操作的智能化管理。该工具采用模块化架构设计，在保持高精度的同时显著提升游戏资源获取效率。

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技术架构解析

核心识别引擎

系统采用PP-OCR（PaddlePaddle OCR）作为基础识别引擎，通过module/ocr/PPOCR_api.py提供标准化的OCR接口服务。识别模块支持多种图像输入方式，包括文件路径、剪贴板和Base64编码数据，确保在不同场景下的适应性。

图：星穹铁道自动化工具采用三界面联动架构，左侧任务管理中心负责流程调度，中间配置面板提供参数定制，右侧移动端操作界面

自动化输入系统

工具实现了双模式输入系统，分别针对本地游戏和云游戏环境：

• 本地输入模式：通过module/automation/local_input.py中的LocalInput类处理直接系统级输入
• 云游戏输入模式：基于CDP（Chrome DevTools Protocol）协议实现远程操作控制

配置文件中power_plan参数允许用户自定义体力分配策略，支持副本类型、名称和剩余次数的灵活配置。例如在assets/config/config.example.yaml中可以看到完整的配置模板。

功能模块详解

资源管理子系统

开拓力智能调度：工具通过实时监测开拓力数值，结合预设的阈值触发自动化流程。在instance_names配置段中，用户可以定义各副本类型的默认挑战目标。

任务执行引擎

日常任务自动化：系统能够识别并完成各类每日实训任务，包括：

• 自动领取委托奖励
• 邮件资源收集
• 活动福利获取

配置示例：

daily_enable: true daily_material_enable: true daily_himeko_try_enable: false

配置优化指南

基础环境配置

确保系统满足以下要求：

• Windows 10/11 64位操作系统
• 游戏分辨率设置为1920×1080
• 关闭HDR模式以确保识别准确性

高级功能配置

多显示器支持：对于多显示器用户，启用all_screens选项可显著提升截屏识别成功率。

定时任务设置：通过scheduled_run_enable和scheduled_run_time参数实现自动化定时执行。

性能优化策略

识别精度提升

图像预处理优化：系统在module/ocr/ocr.py中实现了字符串替换功能，通过replace_strings方法处理OCR结果中的常见识别错误。

执行效率优化

任务跳过机制：已完成的任务会自动记录时间戳，在后续执行中智能跳过，避免重复操作。

图：自动化工具运行时的实际游戏场景，角色正在进行冒险记录

故障排查技术方案

常见问题诊断

识别失败分析：

1. 检查游戏界面是否被遮挡
2. 确认HDR模式已关闭
3. 验证游戏分辨率设置

执行异常处理：

• 自动战斗检测机制确保流程稳定性
• 异常状态推送通知及时反馈问题

配置错误修正

路径配置验证：确保game_path指向正确的游戏可执行文件位置。

最佳实践建议

部署配置建议

1. 环境隔离：将工具部署在无中文路径的目录中
2. 权限设置：以管理员权限运行确保输入操作权限
3. 备份策略：定期备份配置文件以防止意外丢失

运行监控方案

日志分析：通过设置log_level为DEBUG获取详细运行信息，便于问题定位和性能优化。

技术发展趋势

随着人工智能技术的不断发展，星穹铁道自动化工具将持续优化识别算法和执行效率。未来版本计划集成更先进的深度学习模型，进一步提升在复杂场景下的适应性和准确性。

通过合理配置和优化，该工具能够为用户提供稳定可靠的服务，有效释放游戏操作时间，让用户更专注于享受游戏的核心乐趣。

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