项目概述
一款专为 Minecraft 林业模组设计的自动化辅助工具，结合图形界面 + OpenCV 视觉识别 + 智能坐标系统，实现蜜蜂养殖、资源采集的全自动操作，大幅提升游戏效率。
核心特性
- 智能视觉识别：利用 OpenCV 自动识别蜂箱、树苗等目标，动态适应窗口移动与分辨率变化。
- 坐标系统灵活：支持手动采集与视觉识别混合配置，可记录 7-12 个坐标点，像素级精度。
- 全自动执行：智能区分蜜蜂点（点击 2 次）与采集点（点击 1 次），循环运行，只统计完整循环。
- 配置一键管理：坐标与识别参数保存为 JSON 文件，快速加载覆盖。
- 全局热键控制：F 键智能切换开始/停止/关闭，无焦点操作，响应迅速。
- 多重安全保障：鼠标移至屏幕角落立即停止，异常自动清理资源。
技术架构
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│ GUI界面 │───▶│ 核心控制器 │───▶│ 系统接口层 │
│ (Tkinter) │ │ │ │ PyAutoGUI │
│ │ │•坐标采集管理 │ │ Pynput │
│ │ │•执行引擎 │ │ OpenCV │
│ │ │•配置管理 │ │ JSON/Thread │
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工作流程
- 初始化：启动 GUI、热键监听、加载 OpenCV 模板。
- 坐标获取（二选一）：
- 手动点击采集坐标
- 视觉识别自动匹配目标生成坐标列表
- 自动化执行：读取坐标 → 蜜蜂点双击 → 其余点单击 → 循环直至手动停止。
性能特点
- 高效响应：点击间隔 0.1 秒，识别每帧 0.05~0.2 秒。
- 低资源占用：多线程设计，界面与执行互不干扰。
- 高兼容性：支持 Windows，适配林业模组常用版本。
- 易扩展：模块化设计，可自定义识别模板。
用户体验
- 简洁界面：状态实时反馈，按钮颜色动态变化。
- 智能提示：按钮文字随状态切换（如“F键开始”“F键结束”）。
- 一键操作：保存/加载配置、启动识别均单击完成。
- 视觉配置：提供模板管理界面，支持添加/删除识别目标。
技术细节（选摘）
- 坐标格式：(x, y) 像素坐标列表。
- 视觉识别：OpenCV 模板匹配，可调节匹配阈值。
- 配置示例：
json
{
"bee_coordinate": "x,y",
"coordinates": ["x1,y1", ...],
"template_path": "assets/bee.png"
}
应用场景
- 蜜蜂养殖自动化（放置/采集）
- 林业资源循环采集（木材、树苗）
- 工业模组重复操作辅助
