💬 技术交流邀请
本项目曾尝试通过 ACE反作弊软件 实现一种画面吸附效果的原理验证,实测发现该方案受游戏版本、系统环境等因素影响极大,不具备稳定复现的条件。
欢迎熟悉底层图像识别 / 输入模拟原理的开发者 进入 Issues #19 参与技术讨论,共同探索更优的视觉识别与模拟输入思路。
请按照以下三步操作:
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⭐ Star
点击本仓库右上角的 Star 按钮,申请自己的使用权限。 -
⑂ Fork
点击 Fork 按钮,将本仓库复制到你自己的 GitHub 账号下,不然无法进行修改。 -
⬇️ Download
在你自己 Fork 后的仓库页面,点击 Code → Download ZIP 下载压缩包。
💡 电脑端 代码位于
desktop/文件夹,手机端 脚本位于mobile/文件夹。下载后请根据对应子项目的 README 进行操作。
👉 三角洲行动腾讯管家吸附原理 & 本项目 v3 版本介绍
👉 手把手教你注册GitHub账号 👉 从零开始:两种主流方式轻松部署Python开发环境
请务必先阅读以上三篇教程,它们包含了本项目的原理讲解、环境配置、常见问题解决等核心内容。
本仓库包含两个独立的子项目,分别面向 电脑端(PC) 和 手机端(Android),均以技术教学与原理验证为目的。
| 子项目 | 主要技术栈 | 适合人群 | 详细文档 |
|---|---|---|---|
| 电脑端 | Python, OpenCV, YOLO, OBS, SendInput | Python 初学者、计算机视觉爱好者 | 电脑端 README |
| 手机端 | Python 下载脚本 + APK | 普通用户、Android 测试者 | 手机端 README |
💡 电脑端 提供从零开始的 Python 编程实战教程(本地代码结构解析);
手机端 提供 APK 自动下载脚本。
- 截至 2026年6月9日,本项目代码逻辑在本机测试环境中仍可运行;若因游戏更新导致原理验证失效,将在本仓库第一时间同步说明。
- 近期出现部分仿制或旧版本项目流传,请认准 ace-trump-tech 仓库。本项目始终免费开源,任何收费行为均与项目初衷无关。
- 🪟 腾讯管家吸附原理验证:演示通过模拟腾讯管家窗口置顶与鼠标穿透技术,实现“画面吸附”效果(环境依赖,仅用于研究)。
- 🧠 版本更迭历史整理:记录 V1 → V3 各阶段的核心技术演进。
- 动态路径隐藏演示:动态加密 + 随机目录名,展示规避静态特征扫描的思路。
- 视觉中心模拟头部:利用手电筒光斑视觉中心作为目标点。
- 强化人物判定模型:优化 YOLO 骨骼点识别,多帧投票降噪。
⚠️ 重要声明:本插件 不修改任何游戏内存,仅使用公开的图像识别与模拟输入 API。
🔬 本版本仅供技术学习者对比研究,不建议在任何真实游戏对局中使用。
| 版本 | 主要技术演进 | 学习重点 |
|---|---|---|
| V1.x | 基础 YOLO 检测 + OBS 捕获 + 简单鼠标移动 | OpenCV、YOLO推理、模拟输入入门 |
| V2.x | 动态路径隐藏、Base64编码、光斑视觉中心算法 | 反静态检测、坐标变换、多帧投票 |
| V3.x | 腾讯管家吸附原理验证、兼容性探讨 | 窗口穿透技术、输入模拟边界、环境适配 |
💡 为什么不断迭代? 游戏安全策略会更新,静态方法很快失效。本项目的价值在于展示 如何根据环境变化调整技术方案。
- 电脑端:基于真实游戏画面的 Python 编程实战项目,涵盖环境配置、图像处理、目标检测、模拟输入、反检测演示等。
- 手机端:提供 APK 文件及自动下载脚本,方便在 Android 设备上测试原理验证效果。
👉 详细代码结构与本地运行说明请分别查看:
MIT License —— 可自由修改、二次开发,但严禁用于任何商业作弊软件。
如果你通过本项目学到了技术知识,请给仓库点一个 Star。
你的星星,是对“用技术教学代替作弊工具”这一理念的认同。
最后更新:2026-06-11

