BetterGI · 更好的原神
BetterGI 是一个基于 .NET 平台和计算机视觉技术的开源项目，旨在为《原神》玩家提供一系列自动化辅助功能，如自动拾取、自动剧情、自动战斗等，通过智能识别游戏画面元素来执行操作，从而优化游戏流程。
功能特性
-
实时自动化任务：
- 自动拾取：智能识别可交互物品并自动按
F键拾取，支持黑白名单配置。 - 自动剧情：快速点击跳过对话、自动选择剧情选项、提交物品、关闭弹出页面，并能自动领取每日委托奖励和重新派遣。
- 自动战斗：支持一键战斗宏，可配置技能释放优先级和循环策略。
- 自动秘境：自动化完成秘境挑战流程。
- 自动钓鱼：识别鱼群并自动完成钓鱼小游戏。
- 自动砍树：识别树木并自动进行木材收集。
- 自动七圣召唤：支持《七圣召唤》卡牌游戏的自动化对战。
- 自动拾取：智能识别可交互物品并自动按
-
智能导航与传送：
- 快速传送：通过坐标或地图识别快速传送到指定地点。
- 地图追踪与自动寻路：基于预录制路径或视觉定位实现自动移动和采集。
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强大的识别引擎：
- 多模式图像识别：支持模板匹配、OCR文字识别、颜色匹配、目标检测（YOLO）等多种识别方式。
- 集成多种OCR引擎：内置 PaddleOCR (V4/V5) 和 Yap 模型，针对游戏内文字进行高精度识别和优化。
- 硬件加速支持：利用 ONNX Runtime，支持 CPU、GPU (CUDA/DirectML)、OpenVINO 等多种推理后端，提升识别速度。
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高度可定制化：
- 丰富的配置文件：提供全局、热键、地图追踪、脚本等全方位配置，允许用户精细调整每一项功能。
- 脚本系统：支持 JavaScript 脚本扩展，允许高级用户编写自定义自动化逻辑。
- 脚本仓库与更新：内置脚本仓库管理和自动更新机制。
-
用户友好的界面与体验：
- 现代化 UI：基于 WPF UI 库开发，支持 Mica/Acrylic 等现代化视觉效果。
- 实时遮罩窗口：可显示游戏画面、识别结果、状态指示和 FPS 信息。
- 全局热键与按键映射：允许自定义所有自动化功能的触发热键，并支持全局按键映射。
安装指南
系统要求
- 操作系统： Windows 10 或更高版本。
- .NET 运行时：需要安装 .NET Runtime（项目使用 .NET Generic Host 构建）。
- Windows SDK：建议安装
10.0.22621.0或更高版本，版本过低可能导致运行闪退。
获取程序
- 前往项目的 GitHub Releases 页面。
- 下载最新版本的
BetterGI_7z压缩包。 - 解压到任意目录即可运行。
注意：如果从源代码编译，需要手动从 Release 包中获取
Assets目录下的部分大文件（如地图特征数据，约300MB+）并拷贝至编译输出目录，否则地图追踪、自动传送等相关功能将无法正常运行。
编译项目（开发者）
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/babalae/better-genshin-impact.git - 使用 IDE 打开：
- 推荐使用 JetBrains Rider：速度快且对 .NET 项目支持良好。
- 也可使用 Visual Studio 2022。
- 按照上述说明补充
Assets目录下的必要文件。 - 编译并运行。
使用说明
基础使用
- 启动
BetterGenshinImpact.exe。 - 在软件启动页配置《原神》游戏路径。
- 点击“启动”按钮，软件将开始捕获游戏画面。
- 在主界面或设置页面中，启用你需要的功能模块（如自动拾取、自动剧情等）。
- 使用预设或自定义的热键来触发相应的自动化任务。
配置示例：自动拾取
在软件设置中，可以找到“自动拾取”配置项，其中可以设置拾取热键、拾取间隔以及物品过滤名单。
脚本系统示例
BetterGI 内置了 JavaScript 脚本引擎，允许执行复杂的自动化序列。以下是调用自动传送的简单示例：
// 使用 genshin 对象进行传送
async function teleportExample() {// 传送到提瓦特大陆的某个坐标await genshin.tp(1500, 1200);log.info("传送完成！");
}teleportExample();
BvPage API 概览
项目提供了 BvPage 等高级 API 用于视觉定位和交互，便于脚本开发：
// 示例：定位并点击屏幕上出现的“领取”文本
var page = new BvPage(cancellationToken);
var locator = page.Locator("领取");
var regions = locator.WaitUntilFind();
if (regions.Count > 0) {regions[0].Click();
}
核心代码
1. 应用程序主入口与依赖注入
App.xaml.cs 中配置了应用程序的宿主和服务容器，使用了 .NET 的依赖注入框架来管理各模块的生命周期。
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
namespace BetterGenshinImpact;public partial class App : Application
{private static readonly IHost _host = Host.CreateDefaultBuilder().ConfigureServices((context, services) =>{// 注册配置服务services.AddSingleton<IConfigService, ConfigService>();// 注册OCR工厂services.AddSingleton<OcrFactory>();// 注册ONNX推理工厂services.AddSingleton<BgiOnnxFactory>();// 注册主窗口和视图模型services.AddSingleton<MainWindow>();services.AddSingleton<MainWindowViewModel>();// ... 注册其他服务和页面}).Build();// 启动时显示主窗口protected override async void OnStartup(StartupEventArgs e){await _host.StartAsync();var mainWindow = _host.Services.GetRequiredService<MainWindow>();mainWindow.Show();base.OnStartup(e);}
}
2. 图像识别对象定义
RecognitionObject.cs 定义了用于各类识别任务的核心数据模型，支持模板匹配、OCR等多种识别类型。
using OpenCvSharp;
namespace BetterGenshinImpact.Core.Recognition;[Serializable]
public class RecognitionObject
{// 识别类型：模板匹配、OCR等public RecognitionTypes RecognitionType { get; set; }// 感兴趣区域(ROI)public Rect RegionOfInterest { get; set; }// 对象名称public string? Name { get; set; }#region 模板匹配相关属性public Mat? TemplateImageMat { get; set; } // 模板图像public double Threshold { get; set; } = 0.8; // 匹配阈值public TemplateMatchModes TemplateMatchMode { get; set; } = TemplateMatchModes.CCoeffNormed;public bool UseMask { get; set; } = false; // 是否使用遮罩#endregion#region OCR相关属性public string? Text { get; set; } // 要查找的文本#endregion// 初始化模板（例如预计算灰度图）public RecognitionObject InitTemplate() { ... }
}
3. PaddleOCR 服务实现
PaddleOcrService.cs 集成了 PaddleOCR 引擎，提供了文本检测和识别能力，是本项目OCR功能的核心。
using BetterGenshinImpact.Core.Recognition.OCR.Paddle;
using BetterGenshinImpact.Core.Recognition.ONNX;
using OpenCvSharp;namespace BetterGenshinImpact.Core.Recognition.OCR;public class PaddleOcrService : IOcrService, IDisposable
{private readonly Det _localDetModel; // 文本检测模型private readonly Rec _localRecModel; // 文本识别模型public PaddleOcrService(BgiOnnxFactory onnxFactory, OtherConfig.Ocr config){// 根据配置加载对应的检测和识别模型（V4或V5）var detModel = config.PaddleOcrModelConfig == PaddleOcrModelConfig.V4Auto ? BgiOnnxModel.PaddleOcrDetV4 : BgiOnnxModel.PaddleOcrDetV5;var recModel = config.PaddleOcrModelConfig == PaddleOcrModelConfig.V4Auto ? BgiOnnxModel.PaddleOcrRecV4 : BgiOnnxModel.PaddleOcrRecV5;_localDetModel = new Det(detModel, OcrVersionConfig.PpOcrV4, onnxFactory);_localRecModel = new Rec(recModel, LoadLabels(recModel), OcrVersionConfig.PpOcrV4, onnxFactory);}// 对输入图像进行OCR，返回识别出的文本public string Ocr(Mat mat){// 1. 使用检测模型找到文本区域var textBoxes = _localDetModel.Run(mat);if (textBoxes.Length == 0) return string.Empty;// 2. 对每个文本区域进行裁剪和校正var croppedMats = CropAndRotateTextRegions(mat, textBoxes);// 3. 使用识别模型识别每个区域的文字var results = _localRecModel.Run(croppedMats);// 4. 合并结果并返回return string.Join("\n", results.Select(r => r.Text));}// 实现 IDisposable 以释放模型资源public void Dispose() { ... }
}
4. 视觉定位器 BvLocator
BvLocator.cs 封装了等待和查找屏幕元素的逻辑，是自动化任务中“等待某元素出现再操作”这一模式的核心。
using System.Threading;
using BetterGenshinImpact.Core.Recognition;
using BetterGenshinImpact.GameTask.Model.Area;namespace BetterGenshinImpact.Core.BgiVision;public class BvLocator
{public RecognitionObject RecognitionObject { get; }private readonly CancellationToken _cancellationToken;public BvLocator(RecognitionObject recognitionObject, CancellationToken cancellationToken){RecognitionObject = recognitionObject.Clone();_cancellationToken = cancellationToken;}/// <summary>/// 等待直到找到目标元素，超时后抛出异常。/// </summary>public async Task<List<Region>> WaitUntilFind(int timeoutMs = 10000, int retryIntervalMs = 250){var startTime = DateTime.Now;while (!_cancellationToken.IsCancellationRequested){// 捕获当前屏幕using var screen = TaskControl.CaptureToRectArea();// 根据识别类型查找元素List<Region> foundRegions = RecognitionObject.RecognitionType switch{RecognitionTypes.TemplateMatch => [screen.Find(RecognitionObject)],RecognitionTypes.Ocr => screen.FindMulti(RecognitionObject),_ => throw new NotSupportedException()};// 过滤有效区域var validRegions = foundRegions.Where(r => r.IsExist()).ToList();if (validRegions.Count > 0){return validRegions;}// 检查是否超时if ((DateTime.Now - startTime).TotalMilliseconds > timeoutMs){throw new TimeoutException($"在 {timeoutMs}ms 内未找到元素: {RecognitionObject.Name}");}// 等待一段时间后重试await Task.Delay(retryIntervalMs, _cancellationToken);}throw new TaskCanceledException();}
}
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