自动识别敌方血条（红色）

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《PUBG自动驾驶教程：从零开始实现AI吃鸡，轻松躺赢！》

《绝地求生》（PUBG）作为一款现象级战术竞技游戏，对玩家的操作和意识要求极高，但你是否想过，通过编程和人工智能技术，实现角色“自动驾驶”自动搜物资、跑毒、甚至击杀敌人？本教程将带你入门PUBG自动驾驶的开发，利用AI技术解放双手，体验“躺赢”快感！

自动识别敌方血条（红色）

自动驾驶的核心原理

PUBG自动驾驶的核心是通过程序模拟人类操作，主要依赖以下技术：

图像识别：通过屏幕捕捉分析游戏画面（如物资、敌人、毒圈位置）。
键鼠模拟：用脚本控制角色移动、开镜、射击等操作。
路径规划：结合地图数据，自动计算最优行进路线。
决策逻辑：根据当前状态（血量、装备）动态调整策略（刚枪或苟分）。

开发工具与环境配置

必备工具

Python：推荐3.8+版本，主开发语言。
OpenCV：用于图像识别（物资、敌人标记）。
PyAutoGUI：模拟键鼠操作。
TensorFlow/PyTorch（可选）：训练自定义AI模型。

环境搭建

pip install opencv-python numpy pyautogui

实战步骤：实现基础自动驾驶

步骤1：屏幕捕捉与图像分析

import cv2  
import numpy as np  
def capture_screen():  
    screenshot = pyautogui.screenshot()  
    return cv2.cvtColor(np.array(screenshot), cv2.COLOR_RGB2BGR)  
enemy_hp_color = np.array([0, 0, 255])  # BGR格式  
mask = cv2.inRange(screen, enemy_hp_color, enemy_hp_color)

步骤2：自动移动与搜物资

# 模拟W键前进2秒  
pyautogui.keyDown('w')  
time.sleep(2)  
pyautogui.keyUp('w')  
# 自动拾取脚本（需适配分辨率）  
def loot_items():  
    pyautogui.click(x=500, y=600)  # 点击物资位置