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- 将 yolo_detector.pt 和 icon_classifier.pt 成功导出为 ONNX 格式 - 重构 solver.py 使用 onnxruntime + OpenCV cv2.dnn.NMSBoxes 纯轻量推理 - 彻底移除青龙对 torch, torchvision, ultralytics 等近 1.5GB 臃肿依赖 - 更新 dist/rainyun_qinglong 部署包与 README 文档
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# 雨云 (Rainyun) 自动登录与每日签到 (青龙面板纯 ONNX 轻量部署包)
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本目录为纯净的**单层平铺目录**结构，已全面迁移至 **ONNX Runtime 轻量推理引擎**。
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彻底移除了体积庞大的 `torch`、`torchvision` 与 `ultralytics`（依赖体积从 1.5GB 骤降至 15MB），可在青龙面板或任何小内存 VPS 容器中秒级安装运行。
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## 目录文件清单
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```text
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rainyun_qinglong/
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├── rainyun_checkin.py # 核心签到脚本 (青龙定时任务入口)
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├── client.py # 腾讯验证码协议客户端
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├── crypto.py # 腾讯 TDC 混沌虚拟机 32 轮魔改 XTEA 纯 Python 还原
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├── solver.py # 纯 ONNX 视觉检测推理引擎 (无 torch 依赖)
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├── slicer.py # 提示图投影切片
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├── server.py # (可选) 独立 HTTP 验证码微服务
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├── yolo_detector.onnx # YOLO 图标候选定位 ONNX 权重 (约 12MB)
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├── icon_classifier.onnx # ResNet18 图标分类识别 ONNX 权重 (约 43MB)
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├── .env # 本地配置文件 (格式: RAINYUN_ACCOUNT="账号#密码")
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├── .env.example # 环境变量示例文件
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└── README.md # 本说明文档
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```
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## 青龙面板极简部署步骤
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### 1. 上传文件
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将本目录下的所有文件上传至青龙面板的脚本目录：
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`/ql/data/scripts/` （新版青龙）或 `/ql/scripts/` （旧版青龙）。
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### 2. 在青龙后台安装依赖 (体积仅数十 MB，极速安装)
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进入青龙面板 ->【依赖管理】->【Python3】-> 点击【添加依赖】，依次添加并安装：
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```text
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httpx
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onnxruntime
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opencv-python-headless
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pillow
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numpy
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```
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> **注意**：已彻底无需安装 `torch`、`torchvision`、`ultralytics`，免除了 G 级大包撑爆磁盘和内存的风险！
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### 3. 配置账号环境变量
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在青龙面板【环境变量】添加变量：
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- **名称**：`RAINYUN_ACCOUNT`
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- **值**：`账号#密码` （多个账号用 `&` 分隔，例如 `13700000000#pwd1&13800000000#pwd2`）
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### 4. 添加定时任务
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在青龙面板【定时任务】点击【新建任务】：
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- **名称**：`雨云每日签到`
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- **命令**：`task rainyun_checkin.py`
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- **定时规则**：`30 8 * * *` （每天早上 8:30 自动执行）
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