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egret图集分割工具图集

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简介:
简介:EGRET图集分割工具是一款专为游戏开发者设计的应用程序,用于高效管理和优化游戏中的图像资源,帮助开发团队加快项目进度并提升游戏性能。 白鹭egret图集分割工具支持拆分两种类型的图集资源:Egret MovieClip 和 Sprite Sheet。该工具还支持文件夹的批量操作,并且在分割后会自动生成相应的文件夹,与图片对应的位置一致。此工具为自制并已亲测可用。

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客服
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  • egret
    优质
    简介:EGRET图集分割工具是一款专为游戏开发者设计的应用程序,用于高效管理和优化游戏中的图像资源,帮助开发团队加快项目进度并提升游戏性能。 白鹭egret图集分割工具支持拆分两种类型的图集资源:Egret MovieClip 和 Sprite Sheet。该工具还支持文件夹的批量操作,并且在分割后会自动生成相应的文件夹,与图片对应的位置一致。此工具为自制并已亲测可用。
  • Egret|Egret
    优质
    Egret图集拆分工具是一款专为开发者设计的高效图片处理软件,支持快速、精准地将大型图片文件分割成多个小图块,提高资源加载效率。 很多时候开发人员会遇到已经打包成图集资源的图片素材文件。为了获取这些图集中的素材,需要使用专门的拆分工具。 这个工具主要用于重新拆分在Egret开发过程中通过Texure_Merger生成的图集图片。只需将对应的Json文件拖入窗口并点击“拆分”按钮即可轻松分割出原始图片。 该工具适用于Windows环境(需安装.Net Framework 4.0或以上版本)。
  • EGRET.zip
    优质
    EGRET图集拆分工具是一款专为开发者设计的实用软件,能够高效地将大型图像文件(图集)拆分成多个独立的小图片或精灵,极大地方便了游戏和应用程序中的资源管理与使用。 接手一个使用Egret引擎的项目后,发现原始美术资源已丢失。因此我用Python编写了一个拆分打包好的图集资源的工具。该工具支持两种类型的图集资源:Egret MovieClip和Sprite Sheet的拆分。
  • Egret白鹭JSON.zip
    优质
    这是一款专为开发者设计的Egret白鹭引擎插件——JSON图集切割工具。它能高效地处理和分割图片资源,生成优化后的JSON格式图集,助力游戏或网页应用实现快速加载与流畅运行。 白鹭引擎专用的图集切割工具支持批量处理并能去除空白区域。
  • PlistEgret和Laya,将大转换为小
    优质
    本教程详细讲解如何从Plist图集、Egret图集及Laya图集中拆分出单个图片资源,实现高效的大图转小图处理。 可以一键点击完成Cocos的&Plist资源、Egret和Laya的&Json资源的分解操作。
  • Plist、Egret和Laya一键拆,附带详细使用教程!
    优质
    这是一款专为开发者设计的高效工具,能够一键式地将Plist、Egret及Laya格式的图集文件快速拆分成独立图像,并提供详尽的操作指南以确保用户轻松上手。 提供Python 2.7.18版本的32位及64位系统安装包,并包含PIL插件1.1.7版本的两个系统的安装文件。其中,64位的PIL插件较为稀缺且花费较高,现在免费分享给大家使用!为了方便大家上手,已经整理好了详细的教程并打包在压缩包内。 此外还附带了全面的图集拆分工具,包括Plist、Egret和Laya图集的一键式拆分功能。这些工具能够满足大部分图集处理需求。
  • plist示例
    优质
    本图集展示了使用plist进行图片分割的技术示例,包含各类图标和界面元素的切片过程及结果展示。适合开发者参考学习。 **标题解析:** plist组图分割demo 这个标题表明这是一个关于图像处理的项目,主要功能是将图片集(图组)进行分割。这里的“plist”通常指的是苹果iOS系统中使用的XML配置文件格式,用于存储数据。在这个场景下,可能是用来组织或描述图像数据的。demo意味着这是一个演示或示例程序,可能包含基础的代码实现,用于展示如何操作和处理plist文件中的图像数据。 **描述解析:** 项目是基于python3.6开发的,这表明项目使用的是Python编程语言的3.6版本。Python因其简洁的语法和丰富的库资源,常常被用作数据分析和图像处理的任务。此外,还提供了配套博客链接以供进一步学习。 **标签解析:** plist标签指明了项目涉及到的内容与Apple的plist文件格式有关;python标签则明确表示该项目使用Python语言编写,并可能涉及Python的图像处理库如PIL(Python Imaging Library)或OpenCV。 **文件名称列表解析:** 压缩包内可能包含以下文件: 1. 主程序文件,如`main.py`,其中包含了图像分割的主要逻辑。 2. 图像数据文件,可能是以.plist格式存储的形式,例如`image_data.plist`。 3. 可能有辅助脚本或函数,比如`helper.py`。 4. 输入的图像文件可能位于一个名为images的子目录下。 5. 输出的图像文件可能会在另一个名为output的子目录中存放。 6. 读写plist文件的相关模块如`plist_handler.py` 7. 示例结果或者截图 **相关知识点:** 1. **Python 3.6**: Python编程语言版本特性,包括新的语法、性能增强和库更新。 2. **Plist文件处理**: 学习如何使用Python的xml.etree.ElementTree 库解析与操作plist 文件。 3. **图像处理**: 利用Python 的PIL 或OpenCV 库进行图像分割、裁剪等任务。 4. **XML 解析**: 理解 XML 基本结构和在 Python 中解析 XML 文档的方法。 5. **图像数据存储**: 掌握如何使用plist 文件组织并保存图像信息。 6. **Demos 与示例代码**:创建可复现的代码实例,以便他人理解和学习相关技术概念。 这个项目可以作为一个学习Python 图像处理和Plist文件操作的良好起点,并且展示了通过博客分享技术经验的方式。开发者可以从中学到如何将复杂任务分解为简单的代码块,并利用实例来解释这些概念。
  • Medical_Image_Segmentation.rar_医学_matlab_水平与肿瘤(脑部)
    优质
    该资源包提供了一个基于MATLAB的医学图像分割工具,利用水平集方法对脑部肿瘤进行精确分割。适用于科研和教学用途。 医学图像分割的Matlab程序针对脑部肿瘤图像使用水平集方法划分出肿瘤区域,并包含测试程序。
  • Unity成多张
    优质
    本教程介绍如何使用Unity引擎将大型图集高效地拆分成多个小图片,以优化资源管理和提升游戏性能。 本段落详细介绍了如何在Unity中将图集切割成多张图片,并提供了示例代码以供参考。对于对此感兴趣的读者来说,这是一份非常有用的指南。