基于 Python + 图像识别 + 后台输入 的 FH6 视觉自动化工具。
当前版本：v1.3.4
本版本核心改动: 超抽/删车流程稳定与提速——OCR 筛选选车提速 2~3 倍 + 三阶段点击 fallback（PR #29，@hui-shao）；后台车辆专精加点与全局恢复稳定性重构（PR #28，@AriaSulT）；修复 YOLO 等级标签二次校验误杀真目标。截图和输入全部后台化，游戏窗口无需在前台即可运行。
本项目仅供 Python 自动化技术交流与学习使用。
✅ 已适配 7月14日更新后的新刷技能点途径。方案1已适配使用 Revuelto 刷超抽，无需通行证！方案2适配 1974 马自达 #123 Mad Mike 808 Wagon 更高效率刷超抽，适合拥有通行证的玩家使用
| 项目 | 原版 | 本版 |
|---|---|---|
| 截图 | ImageGrab.grab() / pyautogui.screenshot() |
PrintWindow(hwnd, dc, 3) |
| 键盘输入 | SendInput / pydirectinput |
PostMessage WM_KEYDOWN/UP |
| 鼠标输入 | 物理光标移动 + 点击 | PostMessage WM_MOUSEMOVE + WM_LBUTTONDOWN/UP |
| 窗口聚焦 | 强制 SetForegroundWindow |
不强制前台,后台运行 |
| 物理鼠标 | 被脚本移动 | 完全自由,不受干扰 |
原理:
- 截图:
PrintWindowflag=3 (PW_RENDERFULLCONTENT),Win10 1903+ 可截 D3D/UE 硬件加速窗口 - 输入:
PostMessage直接发 WM 消息给目标窗口句柄,点对点不抢全局键鼠 - 长按模拟:
BackgroundInputManager._repeat_loop每 50ms 重发WM_KEYDOWN,配合正确的 lParam 构造(scan code + extended flag + repeat count + prev state + transition state)
- 支持多方案配置，每个方案独立设置车辆、技能树、跑图次数等参数
- 方案1: 适配 兰博基尼 Revuelto 刷超抽（无通行证方案）
- 买车/超抽/卖车使用Revuelto，赛车使用斯巴鲁
- 方案2: 1974 马自达 #123 Mad Mike 808 Wagon 超抽模式（需通行证）
- 买车/超抽/卖车使用马自达，赛车使用斯巴鲁
- 独立技能树路径和模板图片
- 可新建/删除/重命名方案
- OCR 视觉导航选车（v1.2.10.0+）: 按
race_filter配置的文字目标筛选（默认收藏 + 复古拉力赛车 + 传奇，用于定位跑图车辆斯巴鲁 22B），实时 OCR 列表 + 黄绿边框定位高亮行，自动适配不同账号的车辆列表，替代旧版固定按键导航 - OCR 上车检测: 中心区域（558×287 居中矩形比例）识别"上车"文字，有则 Enter 上车，无则车辆已在驾驶
- ESC 退回主菜单 → EventLab → 搜索蓝图分享码 → 自动开始比赛
- OCR 完赛检测: 截取画面底部 1/5，rec 模型识别按钮文字
- 成功画面:
Esc重试 Enter继续→ OCR 识别"继续"/"退出"判定场景 - 失败画面:
Esc退出 Enter重试 - 非末轮按"重试"对应键，末轮按"退出"/"继续"对应键
- 检测到 stuck（可自定义超时）→ ESC → 主菜单 → 重新走 EventLab 流程
- 成功画面:
- 按键后等待验证，防止按键未生效
- 自动进入车辆收藏
- 定位目标品牌和车辆
- 重复购买指定数量
- 自动进入车辆收藏 → 购买与出售
- OCR 视觉导航筛选（v1.2.10.0+）: 按方案
sell_filter配置的文字目标勾选（方案1 默认重复项 + S2 + 顶级超跑 + 全轮驱动，方案2 默认S1 + 漂移赛车 + 后轮驱动 + 传奇），筛选前 X 重置残留勾选，目标缺失时报错中止（防卖错车），替代旧版固定按键导航 - OCR 上车检测: 驾驶收藏车时用 OCR 识别"上车"文字替代
rc.png图片匹配 - 识别并移除已消耗的车辆(
removecarobject.png+removecar.png) - 车卡模板因高亮失配时，优先打开并验证当前焦点车辆；验证失败后才向右移动一格，避免跳过剩余车辆
- 多页翻页查找
- 移除确认自动点击,失败自动 ESC 跳过
- 自动点技能路径
- 严格选车识别:
find_new_consumable_car_strict组合验证目标车卡、"全新"角标和当前方案等级标签 - 视觉顺序优先: 多辆车同时达标时按界面列顺序、再按从上到下选择，避免模板分数更高的下一辆车抢先被选中
- 跨帧确认: 默认要求目标连续两帧出现在相近位置，过滤菜单动画、悬停变化造成的瞬时误判
- 多分辨率支持: 缩放范围 0.40
1.20,覆盖 720p1080p - 多线程并行匹配: 多尺度 matchTemplate 并行执行，速度提升 ~7 倍
- Multi-scale + Gray/Edge 兜底
- 上车后等待菜单稳定,再进入"升级与调校 / 车辆专精"
- 超抽选车与删车默认走 YOLO 深度学习识别：全新车卡 + NEW 角标双目标检测，速度与准确性相较模板匹配大幅优化
- NEW 角标交叉验证 + 等级标签二次校验（YOLO 模式直接用模型自身的等级标签识别过硬校验，模型不可用时降级模板校验），防止误选非全新车
- 模型外置：首次启动自动释放到 exe 旁
onnx_models/yolo_best.onnx，自训模型直接覆盖即生效，免重编译 - 界面提供开关与置信度滑条（默认 0.65）；关闭或模型缺失自动降级模板匹配
- 附带标注训练工具包
yolo_tool/：网页截图标注（模型辅助打标）→ 一键续训 → 导出 → 部署，详见yolo_tool/README.md
跑图 -> 买车 -> 超级抽奖 -> 卖车 -> 下一轮
- 启动时自动检查 GitHub Releases 是否有新版本
- 最新版: 右上角显示绿色 "✓ 最新版"
- 有新版本: 右上角闪烁提示 + 弹出对话框，点击确定打开下载页面
- 点击右上角版本号可随时打开 Releases 页面
- 界面提供"调试截图"勾选框,状态保存到
config.json的debug_screenshots字段。 - 默认关闭,避免长期运行产生大量文件。
- 开启后才会生成:
debug_strict_car/debug_car_select/debug_upgrade_flow/debug/miss/（灰度匹配未命中截图）debug/filter_nav/（筛选导航 OCR 调试）
- 界面提供"Hook游戏窗口使其始终为焦点"勾选框，状态保存到
config.json的focus_hook_enabled字段。 - 勾选后：
- 软件启动后会自动尝试 Hook 已打开的游戏窗口；
- 每次检测到游戏窗口时会确认 Hook 是否已注入；
- 关闭软件时自动卸载 Hook。
- Hook DLL 来自 Hook_FocusLoss 项目：
assets/focus_hook_x64.dll、assets/focus_hook_x86.dll。 - Hook 原理：注入目标进程后，替换窗口 WndProc 拦截失焦消息（WM_ACTIVATE/WM_KILLFOCUS/WM_ACTIVATEAPP 等），同时 Hook 8 个焦点相关 API（GetForegroundWindow/GetFocus/GetActiveWindow/SetCursorPos/ClipCursor/ShowCursor/GetCursorPos/SetCursor），让游戏始终认为自己处于焦点状态。
- DLL 注入后会自动写调试日志到
%TEMP%\focus_hook_debug.log。
- 界面提供 "DirectML加速" 勾选框
- ✅ 勾选: OCR 推理使用 GPU (DirectML)，释放 CPU 给游戏
- ❌ 不勾选: OCR 使用 CPU（限制为半数核心），游戏性能影响最小
- 勾选状态实时生效，跑图中切换自动重建 OCR 引擎
- 无 GPU 或驱动不兼容时自动回退 CPU
程序运行目录下的 config.json 保存全部配置。它由程序在每次改动界面控件时自动重写（json.dump 整个字典），因此：
- 顶层字段会与
schemes[当前方案]自动互相同步，带「自动同步」标注的字段无需手改。 - 缺失的字段会在启动时自动补全默认值，旧版配置自动迁移。
⚠️ 不要给 config.json 加//或#注释。 程序用标准json.load解析，遇到注释会判定「配置损坏」并自动把整套配置重置为默认值（方案、次数、分享码全部丢失）。想知道每个字段的含义，请对照仓库里的
config.example.json（带行内中文注释，仅供对照参考，不要直接改名成 config.json），或看下方字段表。
| 字段 | 类型 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|---|
current_scheme |
int | 0 | 当前方案索引（0=方案1，1=方案2） |
schemes |
array | — | 方案列表，每项字段见下表 |
global_loops |
int | 10 | 全局循环次数（整个流程跑多少轮） |
auto_restart |
bool | false | 游戏掉线/崩溃时自动重启 |
restart_cmd |
string | start steam://run/2483190 |
自动重启游戏的命令 |
race_timeout |
int | 600 | 单局跑图超时检测（秒） |
race_start_wait |
int | 15 | 每轮发车前等待时长（秒），等游戏展示车辆+加载，加载慢的机器可调大 |
stuck_timeout |
int | 60 | 卡死检测超时（秒，最小 10） |
debug_screenshots |
bool | false | 调试截图开关（保存识别截图到 debug/） |
focus_hook_enabled |
bool | false | 窗口焦点钩子（保持游戏窗口可后台截图/发键） |
auto_close_game |
bool | false | 任务完成后自动关闭游戏 |
auto_shutdown |
bool | false | 任务完成后自动关机 |
diagnostic_mode |
bool | false | 诊断模式（输出详细追踪日志） |
use_directml |
bool | true | DirectML 加速 OCR（占少量显存） |
use_yolo |
bool | true | YOLO 识别（超抽选车/删车），关闭或模型缺失自动降级模板匹配 |
yolo_conf |
float | 0.65 | YOLO 置信度阈值（0.10~0.95，界面滑条可调） |
sharecode_timeout |
int | 10 | 输入分享码前等待秒数（仅 Xbox 版） |
class_image / race_count / buy_count / cj_count / sell_count / skill_dirs / share_code / cj_mode / chk_1~4 / next_1~4 / name |
— | — | 自动同步自 schemes[当前方案]，无需手改 |
四个阶段：1.循环跑图(race) → 2.批量买车(buy) → 3.超级抽奖(cj) → 4.移除车辆(sell)。每个阶段有一组 计数 + 继续开关 + 跳转目标：
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
race_count / buy_count / cj_count / sell_count |
int | 对应阶段的执行次数（局数/台数/抽数） |
chk_1~chk_4 |
bool | 该阶段跑完后是否继续到下一阶段；为 false 则流程在此停止 |
next_1~next_4 |
int | 继续时跳转到的阶段号（1=跑图 2=买车 3=超抽 4=删车）。默认 1→2→3→4→1 成环；next_4 填 1~3 跳回前序阶段，填 4 或更大则继续删车 |
例：默认配置下跑图(1)跑完跳买车(2)，买车跑完跳超抽(3)，超抽跑完跳删车(4)，删车跑完回到跑图(1)，如此循环
global_loops轮。把某个chk_N设为 false 即可让流程在第 N 阶段后停下。
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
name |
string | 方案名称（仅显示用） |
class_image |
string | 车辆等级图标模板（方案1 classS2829.png=S2，方案2 classS1702.png=S1） |
race_count/buy_count/cj_count/sell_count |
int | 本方案各阶段执行次数 |
skill_dirs |
array | 技能树点击顺序（up/down/left/right） |
share_code |
string | 跑图蓝图数字代码 |
cj_mode |
int | 超级抽奖模式：1=从我的车辆开始，2=从设计与喷涂开始 |
chk_1chk_4 / next_1next_4 |
bool/int | 本方案的阶段串联设置（含义同上） |
sell_filter |
array | 删车筛选选项（OCR 视觉导航目标，须与游戏筛选面板文字一致） |
race_filter |
array | 跑图筛选选项（OCR 视觉导航目标，须与游戏筛选面板文字一致） |
- 模型: PP-OCRv6 small detection + recognition (ONNX 格式)
- 来源: PaddlePaddle HuggingFace 官方预转换模型
- Detection 模型: PP-OCRv6_small_det_onnx (9.4MB)
- Recognition 模型: PP-OCRv6_small_rec_onnx (20.2MB, 字典 18708 字符)
- 推理: onnxruntime (CPU) 或 onnxruntime-directml (GPU)
- Detection 找文字区域 → Recognition 逐区域识别
- Detection 失败时自动回退到固定区域 rec-only，不影响流程
- ONNX Runtime 线程限制为
CPU核心数 / 2 - OpenCV 内部线程设为 1（由 ThreadPoolExecutor 接管并行）
- ThreadPoolExecutor 最大 workers 也限制为
CPU核心数 / 2 - 确保游戏运行时有足够 CPU 资源
- Windows 10/11
- Python 3.10+
- 游戏语言:简体中文
- 推荐:自动转向、自动挡
pip install -r requirements.txt
python main.py项目支持本地打包；build.bat 会优先使用仓库中的 .venv\Scripts\python.exe，不存在时再使用系统 Python。推送到 main 后也可由 GitHub Actions 自动构建。
build.bat :: 编译 Steam 版 (FH6Auto.exe)
build.bat steam :: 同上
build.bat xbox :: 编译 Xbox 版 (FH6Auto_xbox.exe)
build.bat all :: 编译两个版本输出文件:
dist\FH6Auto.exe :: Steam 版,全后台输入
dist\FH6Auto_xbox.exe :: Xbox 版,含前台 SendInput 分享码修复
assets/、images/ 与 onnx_models/ 会随 exe 一起打包。
版本号统一读取 config.py 中的 CURRENT_VERSION，本地无需维护额外的 version.json。
Xbox 版通过运行时 hook（
runtime_hook_xbox.py）切换平台模块，编译期不再做文件 swap 污染。
- 不能最小化 - 最小化窗口 DC 无像素,PrintWindow 失败
- 窗口模式 - 独占全屏截图全黑
- 管理员权限 - 游戏以管理员运行时,工具也必须管理员
- 任务1当前通过
race_filter缩小车辆范围后直接选择当前焦点卡片。请确保筛选结果唯一，或首次运行时观察是否选中预期的斯巴鲁 22B；后续版本将增加车型身份与上车状态的二次确认。 - 任务4的“当前焦点优先验证”逻辑已通过自动化回归测试，正式长时间运行前仍建议先进行一轮实机验证。
F8:停止当前任务并释放按键F9:暂停 / 继续F3:测试找图流程
完整版本更新日志与 Bug 修复记录已迁移至 CHANGELOG.md，最新发布见 GitHub Releases。
感谢原项目 YOUSTHEONE/FH6Auto 提供的基础实现与思路。
感谢二改项目 AxeroYF/FH6 提供的二改实现与思路。
感谢 lazydog28/mc_auto_boss 提供的后台实现和思路。
本版本在二改项目的基础上增加了后台截图/输入能力。