上週我去面試了一份海外工作，並成功拿到了offer。未來應該就沒時間撰寫文章，將進入半導體業。也希望大家能夠多學習外語，海外的工作薪資和待遇相當優厚。如果我有空的話，也會分享一些我在海外工作的心得。這個系列把之前許下的承諾都寫完，然後停止更新了。
對了，原本還有一篇python自動玩網遊的要寫，但是其實跟不上時代了，用機器學習會更好一點，所以就取消那篇了。
序
基本的方式介紹
2024年，AI與機器學習當道，在現在的科技進步下，已經有了使用機器學習算法或者強化學習來訓練一個自動打怪程式，在遊戲中自動探索環境，並學習如何與怪物進行互動和攻擊的方式。
目前已知的自動打怪外掛分別為，圖像處理和模擬點擊、內存掃描、機器學習和強化學習等方式，初學者想入門外掛最基礎的都是從圖像處理和模擬點擊開始，隨著科技越來越進步就讓我來分析這些外掛的使用方式。
圖像處理和模擬點擊
使用圖像處理庫（如OpenCV）來捕獲遊戲畫面中的各種元素，包括但不限於地形、玩家角色和怪物，並透過進階的影像處理技術檢測並精確定位怪物的位置。一旦怪物被準確偵測到，程式將模擬人類操作，自動進行點擊攻擊等動作，以實現自動化的遊戲操作。
目前，越來越少的人在使用純圖像處理和模擬點擊的方式來開發遊戲外掛，這是因為大多數有經驗的開發者都意識到，使用OpenCV等圖像處理庫僅能針對特定場景進行處理，而且容易受到遊戲更新或變化的影響。隨著技術的進步，開發者們更傾向於使用更具彈性和智能的方法來實現遊戲外掛。
相反，現代的遊戲外掛開發更多採用了基於機器學習的方法。這些方法可以讓外掛更加智能化和自適應，不僅可以應對不同的遊戲場景，還能夠在遊戲更新後保持運作。通過機器學習，外掛可以根據遊戲畫面和環境自動學習，並且具有更強大的適應能力，能夠處理更加複雜的遊戲操作任務。總的來說，雖然純圖像處理和模擬點擊仍然是一種有效的方式，但它已經不再是主流，而且在許多情況下，使用機器學習等先進技術可以更好地實現遊戲外掛的目標。
在環境相對單純且變數較少的情況下，OpenCV開發的外掛對電腦效能要求會低很多，例如神魔之塔的自走銅鑼就是使用了圖像識別技術，並且搭配其他演算法進行計算找出最佳路徑並且移動。
遊戲畫面捕獲：
使用圖像處理庫，可以捕獲遊戲視窗。
圖像預處理：
在進行怪物位置檢測之前，可能需要對捕獲的畫面進行一些預處理，例如調整大小、轉換顏色空間、濾波等操作，以提高後續檢測的準確性。
物體檢測：
使用圖像處理技術，可以在遊戲畫面中檢測特定類型的物體，如怪物。這可以通過物體檢測算法（如Haar特徵分類器等）來實現。
位置標定：
一旦怪物被檢測到，圖像處理庫可以識別其在畫面中的位置，通常使用座標系統來標定其位置。
模擬點擊：
一旦怪物位置被檢測到，程式可以模擬鼠標或觸摸操作來將游標移動到怪物位置，並進行點擊操作以攻擊怪物。
持續更新：
此外，由於遊戲中的畫面和怪物位置可能會不斷變化，因此需要持續不斷捕獲、檢測和模擬點擊操作，以保持外掛的效果。
內存掃描
通過掃描遊戲進程的內存，尋找特定怪物的屬性或者狀態信息。
一旦怪物的信息被發現，可以通過修改遊戲內存中的數據來控制角色自動進行攻擊。
內存掃描是一種相對較少被採用的遊戲外掛開發方法，但仍然是一種有效的技術。
通過這種方法，開發者可以直接操作遊戲進程的內存，以檢測特定怪物的屬性或狀態信息，並進行相應的操作。
當怪物的信息被發現後，可以通過修改遊戲內存中的數據，來控制角色自動進行攻擊或其他操作。
儘管這種方法可以提供更直接和精確的控制，但也存在一些風險和挑戰。
首先，修改遊戲內存可能違反遊戲的使用條款，並可能導致帳號被封禁(機率非常高)。
此外，內存結構和數據的變化可能導致內存掃描失效，每次遊戲更新就會需要再進行調整。
雖然內存掃描是一種強大的遊戲外掛開發技術，但其使用風險和技術門檻較高，因此在實際應用中使用的
較少。基本上就是逆向工程技術的方式，之前有寫過一些使用在單機遊戲，挺好玩的，但難度挺高。
機器學習和強化學習
現在大部分的外掛開發已經轉型到機器學習上。特別是在FPS（第一人稱射擊）遊戲中，環境變化多端，
且玩家需要快速做出反應。利用機器學習技術可以使外掛更具適應性，能夠在不同場景下持續運作並模仿
人類的行為。
FPS遊戲中，玩家需要迅速反應、準確射擊並採取適當的策略。使用機器學習，外掛可以通過觀察遊戲畫
面、分析敵人位置和行動模式來自動作出相應的反應。這包括自動瞄準、射擊和躲避敵人攻擊等動作，使
玩家能夠更輕鬆獲得勝利。
另外，機器學習還可以進一步提高外掛的隱蔽性，使其難以被檢測到。通過優化算法和運行方式，外掛可
以在遊戲中有類人類的表現，避免引起玩家的懷疑。
結語
這三種我都有拿來做過單機遊戲的外掛，幾年前機器學習還不普遍的時候通常都是逆向工程外掛(就是打開遊戲會有一個視窗勾選你要的效果那種)，但這種外掛說真的開發難度偏高，需要去找出特定指針還有偏移等，但開發出一套外掛還是挺好玩的，圖像識別的那種應用就比較狹窄了，通常就是簡單的操作有辦法使用而已，幾年前用機器學習開發了單機遊戲的自描後發現新世界，做起來的難度低，但對硬體要求比較高，能夠實現更多元化的功能，並且在處理不同遊戲場景時具有更強大的適應性。
這文不是教你如何去寫外掛的，不要看一看就跑去線上遊戲影響別人的遊戲體驗阿
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