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Spine中Atlas资源的分割

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简介：
本文介绍了在游戏开发引擎Spine中如何有效地使用和分割Atlas资源，帮助开发者优化动画显示性能。 改良后的Python版的spine图片资源分割支持图片旋转功能，而原版本不支持这一特性。这是我自己编写的一个改进版本。

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  • Spine中Atlas资源的分割
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    本文介绍了在游戏开发引擎Spine中如何有效地使用和分割Atlas资源，帮助开发者优化动画显示性能。 改良后的Python版的spine图片资源分割支持图片旋转功能，而原版本不支持这一特性。这是我自己编写的一个改进版本。
     
  • 解析并分割cocos plist、白鹭json和spine atlas图集
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    本教程详细讲解如何解析及分离Cocos Plist、Egret Json与Spine Atlas等游戏资源文件，帮助开发者高效管理图片集合。 使用工具可以将cocos plist、白鹭 json 和 spine atlas 图集拆分成碎图。只需将该工具放置在需要拆分的图集根目录下运行即可。
     
  • Atlas分割工具.zip
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    Atlas分割工具是一款专为科研人员和地图制作者设计的数据处理软件，它能够高效、精准地对大型地理数据集进行分割和管理。此工具包简化了复杂地理信息的操作流程，提升了工作效率与数据分析的精确度。通过简便易用的界面，用户可以轻松实现数据的切割、重组及优化，从而更好地服务于地图绘制、区域规划以及环境研究等领域。 使用Python 3.4环境开发时，只需引入PIL库即可开始工作；其他所需库为基础库。代码较为简单，并未封装成exe文件，根据个人习惯将常用方法封装到了commonFunc中。由于Laya图集本身不支持旋转功能且压缩过的资源在放大后会失真，因此本项目不支持拆分包含旋转和缩放操作的图集。使用时，请直接将对应的atlas文件和png文件放置于base文件夹下即可。
     
  • 基于Atlas文件的图集分割
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    本研究提出了一种利用Atlas文件进行高效、精确的图集分割方法，适用于大规模数据集处理和医学图像分析。 将atlas文件、png文件和脚本放在同一文件夹下，运行py脚本后可以将图集分割成小图。
     
  • 图像分割算法的综述资源
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    本资源为一篇关于图像分割算法的研究综述，涵盖多种经典与现代技术，旨在帮助读者全面理解图像分割领域的最新进展和挑战。 本段落对图像分割算法进行了综述性介绍，涵盖了传统的区域生长法、分水岭算法等多种方法，并探讨了结合小波分析、小波变换及遗传算法等特定工具进行图像分割的技术。最后还介绍了利用深度学习技术实现的图像分割方法。
     
  • Atlas图集拆分工具，支持多张图片在同一atlas中分离
    优质
    Atlas图集拆分工具是一款高效的图像处理软件，专门用于从大型atlas图集中分离出单个或多个图片，操作简便快捷，极大提高了游戏开发和美术设计的效率。 自动分解多图片的atlas文件，支持同一atlas下包含多张图片，并能拆分到子目录。
     
  • MATLAB图像分割代码和资源.zip
    优质
    本资源包提供了一系列用于图像分割的MATLAB代码及教程文档，旨在帮助用户掌握图像处理技术，适用于科研与工程应用。 该系统是一个基于Matlab的图像分割工具，配备了人机交互界面。用户可以通过菜单选择不同的分割方法，如大津法、分水岭法和双阈值法等。
     
  • Halcon粘连物体分割-附件资源
    优质
    本资源提供基于Halcon软件实现粘连物体高效精确分割的方法和案例，适用于工业检测与自动化领域。包含详细教程、示例代码及应用实例。 halcon 粘连物体分割-附件资源提供了有关使用Halcon软件进行粘连物体分割的技术资料和示例代码，有助于用户更好地理解和应用相关技术。
     
  • 语义分割领域+开源数据集资源
    优质
    本资料整理了语义分割领域的主流开源数据集，涵盖城市景观、卫星影像等多个应用场景，为研究者提供全面的数据支持。 语义分割方向开源数据集资源汇总： 1. 高分二号 (GF-2) 卫星图像大型土地覆盖数据集：该数据集被命名为高分影像数据集（GID），具有覆盖面广、空间分辨率高等特点，与现有土地覆盖数据集相比有明显优势。GID 包含两部分：大规模分类集和精细土地覆盖分类集。大规模分类集中包含150个像素级带注释的GF-2图像；而精细分类集则由30,000个多尺度图像块加上10个像素级带注释的GF-2图像组成，分别基于五个类别的训练图像和验证图像收集并重新标记了十五个类别的训练数据和验证数据。 2. DADA-seg 数据集：这是一个按像素标注的事故数据集，包含了交通事故的各种关键场景。