阿爾比恩OL - AI化資源自動採集監控 V2.0 更新

The-Gatherer-2.0 是一個基於 YOLOv5 和 OpenCV 的自動化機器人。現在的模型支援 CPU 和 GPU，並且會自動選擇最佳的運行選項。您可以使用自己的 .onnx 檔案加載自定義的 YOLO 模型。如果您想使用自己的數據集來訓練定制模型，可以參考這個教程:

外連至此YOUTUBE影片連結




作者也即將上傳一個簡單的導出 .pt 模型到 .onnx 的指南，以便在此版本的機器人中運行。

這個自動化機器人有一個重寫版本，使用 C++ 編寫，沒有 UI，同樣使用 Onnx 來運行推理。
您可以在這裡查看: https://github.com/Riczap/The-Gatherer-Cpp。

已知問題: 如果在啟用 Bot Vision 的情況下嘗試移動 The Gatherer 2 的視窗，程序將崩潰。(您可以隨時移動命令提示符而不會有問題)。

請注意: Bot 和 Vision 是獨立的，您可以在不啟用計算機視覺功能的情況下運行機器人。只要啟用其中之一，模型就會在後台運行。

請注意: 所有參數都有默認值，因此您可以將它們留空，它仍然可以正常運行。

Demo 訓練數據: https://drive.google.com/drive/u/2/folders/17X_f17WpzoxHMURSj5QIZ4lMUWPImf5V。

新增了一些功能，讓機器人更易於使用。

首先，您現在可以手動選擇您的遊戲目前使用的分辨率。
分辨率

其次，您可以使用下拉菜單添加和選擇自己的自定義模型。
模型

最後，您現在可以輸入機器人操作之間的期望等待時間。請在選擇自定義參數後點擊"保存更改"按鈕。
保存

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如果要使用The Gatherer的新版本，您可以在主要的Python環境中安裝依賴項，使用Anaconda安裝，或者安裝可執行文件。

Python

在GitHub上克隆存儲庫（下載文件）。

開啟控制台終端，並運行以下命令以安裝所有依賴項：pip install -r requirements.txt。

Conda
在GitHub上克隆存儲庫（下載文件）。

安裝Anaconda: https://www.anaconda.com/products/distribution。

在anaconda提示符處使用以下命令創建環境：conda create -n myenv（您可以為env選擇任何名稱）。

使用conda activate myenv啟用環境，並打開您下載機器人源代碼的目錄。運行以下命令以安裝所有依賴項：pip install -r requirements.txt。

現在，您可以使用 python main.py 命令在conda環境中運行 main.py 文件。

Executable
下載並解壓縮zip文件: https://drive.google.com/file/d/1HImNmd06msfE_RuhBxIzT-rLlXL6LCa5/view?usp=share_link。

右鍵單擊 The Gatherer 2.exe 文件並創建快捷方式，然後將其移動到所需的位置。

請注意，您需要訪問模型目錄以添加新的自定義模型。


如何添加自定義模型

導出到Onnx
作者正在製作一個視頻教程，詳細介紹如何導出自定義模型。以下是一個逐步指南。

打開 Google Colab 鏈接，並按照步驟操作: https://colab.research.google.com/drive/1uJMeZP4QbSVuA5TNkfeXQDIpFDHVTeAB?usp=share_link。
將模型添加到The Gatherer 2.0
一旦您將自定義模型保存為 yolov5.onnx 文件，您可以創建一個文本文件，並使用與模型名稱相同的名稱，其中包含自定義類的名稱。

文本文件
將這兩個文件移動到模型目錄中。
歡迎在自己的項目中使用此代碼！