📡 学习用途 — 复现 "OBS吸附" 外挂的截帧 + AI检测原理，不包含自瞄/鼠标控制
游戏画面 (GPU 输出)
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▼ DXGI Desktop Duplication（与 OBS 同一 API）
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│ capture.py │ 截取屏幕帧 → RGB numpy array
└──────────┬──────────┘
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▼ YOLOv8n (COCO person 类)
┌─────────────────────┐
│ detector.py │ 检测画面中的人，输出 bounding box
└──────────┬──────────┘
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▼ tkinter 透明覆盖层
┌─────────────────────┐
│ overlay.py │ 在屏幕上叠加高亮框（鼠标可穿透）
└─────────────────────┘
- Windows 10/11（DXGI API 专属）
- Python 3.10+
- NVIDIA GPU（可选，有 GPU 推理更快）
- 以管理员身份运行终端（全局快捷键需要权限）
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/chiguayeshao/obs-snap-detector.git
cd obs-snap-detector
# 2. 安装依赖（建议使用虚拟环境）
pip install -r requirements.txt
# 3. 运行（以管理员身份）
python main.py首次运行会自动下载 yolov8n.pt 模型文件（~6MB）。
| 按键 | 功能 |
|---|---|
F9 |
开/关 覆盖层 |
ESC |
退出程序 |
编辑 config.py 调整参数：
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
CONFIDENCE_THRESHOLD |
0.5 |
检测置信度阈值 |
CAPTURE_REGION |
None |
截帧区域（None=全屏） |
BOX_COLOR |
#00FF41 |
高亮框颜色 |
MODEL_NAME |
yolov8n.pt |
YOLO 模型（n最快/s/m最准） |
TARGET_FPS |
30 |
目标帧率 |
obs-snap-detector/
├── requirements.txt # 依赖
├── config.py # 可调参数
├── capture.py # 屏幕截帧（dxcam / DXGI）
├── detector.py # YOLOv8 人体检测
├── overlay.py # 透明覆盖层（tkinter）
└── main.py # 主循环 + 快捷键
capture.py— 了解 DXGI Desktop Duplication，OBS "Display Capture" 的底层 APIdetector.py— YOLOv8 单阶段检测器，conf+classes过滤的用法overlay.py— WindowsWS_EX_TRANSPARENT实现鼠标穿透透明窗口main.py— 生产者-消费者式主循环，FPS 计算
本项目仅供学习计算机视觉和 Windows API 原理使用，请勿用于任何实际游戏对战。