DeltaForce-OBS-Locker README

The project's README from github.com/ace-trump-tech/DeltaForce-OBS-Locker. As one markdown file: README.md.

DeltaForce-OBS-Locker —— 电脑端和手机端均有(S11赛季实测可用 / V5.0.0)

GitHub Stars     GitHub Forks

本次终于打赢复活赛了,这次采用的是yolov14原团队的最新模型yolo-omni,部署后实战延迟同比降低70%!老版本彻底成为过去时了,8月26日之前的项目需要同步更新,否则会存在bug

🆕 V5.0.0 上线(S11 赛季"回声"适配,2026-10-08):在 V4 S10 容器防护服专项隔离的基础上,扩展 S11 潮汐监狱地图视觉模型 + 银翼干员识别隔离 + ACE 4.0 反检测同步;新增 🎣 自动钓鱼模块(core/auto_fish.py,基于视觉中心 + 多帧投票 + 模拟输入闭环,支持潮汐监狱水域、核电站 AZ3 水库等场景)

核电站AZ3容器防护服样本
△ 核电站AZ3地图中的容器防护服(V3版本曾误判为真人)

🧠 识别逻辑增强:在视觉识别管线中新增了特定轮廓过滤层,确保容器防护服不再参与目标锁定计算,大幅提升复杂场景下的识别纯净度。


🎥 手机端功能演示

手机端功能演示
手机端 APK 核心效果(画面吸附 / 模拟输入演示)

🚀 如何获取本项目(无论电脑端还是手机端)

请按照以下三步操作:

Star -> Fork -> Download 流程示意图

  1. ⭐ Star
    点击本仓库右上角的 Star 按钮,申请自己的使用权限。

  2. ⑂ 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。

  3. ⬇️ 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。

若下载后的项目其中存在空文件,请检查是否严格以上三步进行操作

⚠️ 重要提醒:无论电脑端还是手机端,AI 识别功能都依赖 YOLO-omni 预训练权重文件。
请务必先前往以下链接下载最新的模型权重文件,否则后续运行会因缺少模型而失败,8月25日之前已经下载好的需要进行更新:
👉 yolo-omni官方链接点击跳转
下载后请根据电脑端或手机端的 README 指引放置权重文件(具体配置方法请参考各子项目的说明文档)。


📚 完整教程(必读)

👉 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。


📦 项目构成

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-omni, 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),其中 OBS 画面吸附功能正是基于 YOLOv14 目标检测框架实现;
手机端 提供 APK 自动下载脚本。


🧰 主仓库运行问题?使用独立备用仓库

如果主仓库下载不完整、目录结构不清晰,或者你只想复现某一个端,可以直接使用下面两个独立仓库。它们保留了对应端的代码、README 和运行依赖,适合单独克隆和安装。

电脑端:deltaforce-pc

进入 deltaforce-pc

git clone https://github.com/ace-trump-tech/deltaforce-pc.git
cd deltaforce-pc
python -m venv .venv
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -r requirements.txt
python gui.py

Windows 用户可直接参考 deltaforce-pc README 中的 PowerShell 命令。模型权重、Windows 权限和本地配置仍需按该 README 单独准备。

手机端:deltaforce-mobile

进入 deltaforce-mobile

git clone https://github.com/ace-trump-tech/deltaforce-mobile.git
cd deltaforce-mobile
python -m venv .venv
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -r requirements.txt
python download_apk.py --repo-id <owner>/<repo> --filename <path/to/file.apk>

Mobile 仓库不会硬编码未经验证的 APK 地址,运行下载命令时必须填写 Hugging Face 仓库和文件路径。下载完成后,请先检查发布者提供的校验和和签名,再决定是否安装到手机。详细参数见 deltaforce-mobile README。

说明:两个备用仓库提供的是更清晰的独立安装入口,不代表可以绕过系统、游戏或 Android 安全策略;遇到依赖、权限或模型问题,请优先查看对应仓库的“常见问题”。


🧠 YOLO-omni:跨域实时目标检测框架

YOLO-omni 是专为 非理想成像条件 设计的实时目标检测框架。与假设标准针孔相机的传统 YOLO 不同,YOLO-omni 通过学习 域不变、视角鲁棒 的特征,在游戏角色检测上表现出色。

传统的 YOLO 模型在处理游戏画面时,往往难以将游戏角色准确识别为“人”。YOLO-omni通过 Game2Real 域适配 技术,对齐游戏渲染域与真实摄影域的特征分布,使模型在《三角洲行动》、《使命召唤》、《绝地求生》等游戏中,能够稳定地将游戏角色识别为“人”,为画面吸附功能提供了可靠的检测基础。


🚨 版本更新通知(V5.0.0 / S11 赛季"回声"适配)

✅ V5.0.0 新特性(2026-09-07)

🗺️ S11 赛季"回声"适配

🎣 自动钓鱼模块(V5.0.0 新增)

✅ V4.0.0 新特性

✅ 继承自 V3.0.0 的技术改进

⚠️ 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。


📜 版本更迭简史(技术演进路线)

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
V4.x S10赛季专项优化(核电站AZ3) 容器防护服隔离、非人目标标注、复杂场景误报抑制
V5.x S11赛季"回声"适配 + 自动钓鱼模块 潮汐监狱视觉模型、银翼识别隔离、ACE 4.0、自动钓鱼主流程

💡 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。


🔥 项目定位

👉 详细代码结构与本地运行说明请分别查看:


📄 许可证

MIT License —— 可自由修改、二次开发,但严禁用于任何商业作弊软件。


⭐ 支持项目

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。


DeltaForce-OBS-Locker (ace-trump-tech/DeltaForce-OBS-Locker)

opencv
Searching Database…

What is this?An aim-lock assistant for the game Delta Force (三角洲行动) that watches the game feed through OBS, runs a custom YOLO-omni object-detection model trained to recognize in-game characters, and then drives simulated mouse/keyboard input for smooth tracking and recoil suppression. It ships a PC (Python) version and an Android APK version, plus an auto-fishing module.
Does it hook into the game process, or just watch the screen?It never touches the game's memory — it only reads the screen via OBS capture and sends simulated input through the public SendInput API.
How do I get it running?Star the repo, Fork it to your own GitHub account, then download the fork as a ZIP from Code → Download ZIP; the desktop code lives in desktop/ and the mobile scripts live in mobile/, each with its own README to follow.
Do I need OBS, Python and a specific model file?Yes — the PC side needs OBS, Python and OpenCV, and both the PC and Android versions require you to separately download the YOLO-omni pretrained weight file before anything will run.
Is this actually safe to use in a real match?The author explicitly says this version is meant only for technical study and comparison, not for use in real games, and that every new game season can break the detection logic until the model is patched.
How do I get the Android version?The mobile backup repo only ships a download script with no hardcoded APK address — you must supply your own Hugging Face repo and file path, then check the publisher's checksum and signature before installing.
What is the new auto-fishing module?Added in V5.0.0 as core/autofish.py, it uses visual-center detection, multi-frame voting and skeleton-point localization to find the fishing float, then drives simulated cast/reel input in water areas like Tidal Prison and the AZ3 reservoir.
Which games does the detection model target?It's built around Delta Force (三角洲行动), with the README also naming Call of Duty and PUBG-style games as other titles where the Game2Real domain adaptation lets the model reliably tag game characters as 'person'.
Why does the project release a new major version every season?The game's maps, operators and anti-cheat (ACE) change every season, so old detection models and evasion tricks stop working — each release (e.g. V5.0.0 for the S11 'Echo' season) retrains and patches the model and anti-detection logic for the new content.
What happened in earlier versions that got fixed?V3 mistakenly flagged a container hazmat suit on the AZ3 nuclear-plant map as a real player; V4/V5 added a dedicated contour filter and non-human labeling so that costume is excluded from targeting.
Size
19.8 MB
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1.4K
Updated
CommitOct 08
Age
4mo
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