cvAutoTrack
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GengGode
通过图像匹配算法，从原神客户端中获取角色在地图上的位置
TODOs
- [x] 【优化】特征分布不均匀 - [ ] 【特性】使用线性方程求解匹配 -> 重构全局匹配 - [x] 缩放和offset - [ ] ~~小地图的direction~~ forgive it - [x] 全局匹配的定位 - [ ] 打开大地图的定位 - [x] 【特性】KF的预测/观测分离 - [...
cpu占用在12%左右。AMD 5800H。 关键路径可能是cv::Mat的create，考虑重构。  作为对比，yap的bitblt+onnx推理在7%左右。
``` c++ bool TestAutoTrack(const char* path, char result_buff, int buff_size); ``` 传入图片进行测试
#### 启用导入地图 `bool setEnableImportMap();` #### 导入地图区块 `bool importMapBitmapBlock(int x_id,int y_id,rect rect,image image);` x_id,y_id为区块id， rect 为地图区块的矩形区域大小和位置 image 图片的具体数据