[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-80722":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":9,"language":10,"languages":9,"totalLinesOfCode":9,"stars":11,"forks":12,"watchers":13,"openIssues":14,"contributorsCount":15,"subscribersCount":15,"size":15,"stars1d":16,"stars7d":17,"stars30d":18,"stars90d":15,"forks30d":15,"starsTrendScore":19,"compositeScore":20,"rankGlobal":9,"rankLanguage":9,"license":9,"archived":21,"fork":21,"defaultBranch":22,"hasWiki":23,"hasPages":21,"topics":24,"createdAt":9,"pushedAt":9,"updatedAt":25,"readmeContent":26,"aiSummary":27,"trendingCount":15,"starSnapshotCount":15,"syncStatus":28,"lastSyncTime":29,"discoverSource":30},80722,"obs-snap-detector","chiguayeshao\u002Fobs-snap-detector","chiguayeshao","📡 OBS吸附学习项目：屏幕截帧 + YOLOv8 人体检测 + 透明高亮覆盖层（仅学习用，无自瞄）",null,"Python",70,22,43,3,0,1,10,27,6,4.09,false,"main",true,[],"2026-06-12 02:04:05","# obs-snap-detector\n\n> 📡 **学习用途** — 复现 \"OBS吸附\" 外挂的截帧 + AI检测原理，**不包含自瞄\u002F鼠标控制**\n\n## 原理图\n\n```\n游戏画面 (GPU 输出)\n    │\n    ▼  DXGI Desktop Duplication（与 OBS 同一 API）\n┌─────────────────────┐\n│  capture.py         │  截取屏幕帧 → RGB numpy array\n└──────────┬──────────┘\n           │\n    ▼  YOLOv8n (COCO person 类)\n┌─────────────────────┐\n│  detector.py        │  检测画面中的人，输出 bounding box\n└──────────┬──────────┘\n           │\n    ▼  tkinter 透明覆盖层\n┌─────────────────────┐\n│  overlay.py         │  在屏幕上叠加高亮框（鼠标可穿透）\n└─────────────────────┘\n```\n\n## 环境要求\n\n- **Windows 10\u002F11**（DXGI API 专属）\n- Python 3.10+\n- NVIDIA GPU（可选，有 GPU 推理更快）\n- 以**管理员身份**运行终端（全局快捷键需要权限）\n\n## 快速开始\n\n```bash\n# 1. 克隆仓库\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchiguayeshao\u002Fobs-snap-detector.git\ncd obs-snap-detector\n\n# 2. 安装依赖（建议使用虚拟环境）\npip install -r requirements.txt\n\n# 3. 运行（以管理员身份）\npython main.py\n```\n\n首次运行会自动下载 `yolov8n.pt` 模型文件（~6MB）。\n\n## 快捷键\n\n| 按键 | 功能 |\n|------|------|\n| `F9` | 开\u002F关 覆盖层 |\n| `ESC` | 退出程序 |\n\n## 配置\n\n编辑 `config.py` 调整参数：\n\n| 参数 | 默认值 | 说明 |\n|------|--------|------|\n| `CONFIDENCE_THRESHOLD` | `0.5` | 检测置信度阈值 |\n| `CAPTURE_REGION` | `None` | 截帧区域（None=全屏） |\n| `BOX_COLOR` | `#00FF41` | 高亮框颜色 |\n| `MODEL_NAME` | `yolov8n.pt` | YOLO 模型（n最快\u002Fs\u002Fm最准） |\n| `TARGET_FPS` | `30` | 目标帧率 |\n\n## 项目结构\n\n```\nobs-snap-detector\u002F\n├── requirements.txt   # 依赖\n├── config.py          # 可调参数\n├── capture.py         # 屏幕截帧（dxcam \u002F DXGI）\n├── detector.py        # YOLOv8 人体检测\n├── overlay.py         # 透明覆盖层（tkinter）\n└── main.py            # 主循环 + 快捷键\n```\n\n## 学习要点\n\n- **`capture.py`** — 了解 DXGI Desktop Duplication，OBS \"Display Capture\" 的底层 API\n- **`detector.py`** — YOLOv8 单阶段检测器，`conf` + `classes` 过滤的用法\n- **`overlay.py`** — Windows `WS_EX_TRANSPARENT` 实现鼠标穿透透明窗口\n- **`main.py`** — 生产者-消费者式主循环，FPS 计算\n\n## 声明\n\n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。\n","该项目是一个基于OBS吸附原理的学习项目，通过屏幕截帧、YOLOv8人体检测以及透明高亮覆盖层来模拟“OBS吸附”效果。其核心功能包括使用DXGI Desktop Duplication API截取屏幕图像，利用YOLOv8模型进行人体检测，并通过tkinter创建一个可以穿透鼠标的透明覆盖层显示检测结果。技术特点在于结合了计算机视觉与Windows API的实践应用，适合对AI检测及Windows编程感兴趣的开发者学习研究之用。请注意，该项目仅用于教育目的，不包含任何形式的游戏作弊功能。",2,"2026-06-11 04:01:46","CREATED_QUERY"]