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将plist、atlas和json文件进行分割。

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简介:
该系统能够将cocos plist文件、白鹭 json文件以及spine atlas图集分解为若干个较小的图集,并且具备支持atlas多图集的功能。为了方便操作,只需将工具放置在要拆分的图集的根目录下运行即可,请注意,spine生成的动画json文件不应与图集一同存放。

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客服
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  • 解析plistatlasjson
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    本教程深入浅出地讲解了如何解析Plist、Atlas和Json三种常见数据格式文件,帮助开发者掌握其使用方法与应用场景。 该工具可以将cocos plist、白鹭 json 和 spine atlas 图集拆分成碎片图,并支持多张atlas图集的处理。只需将此工具放置在需要拆分的图集根目录下运行即可(注意,不要把spine生成的动画json文件与图集放在一起)。
  • 解析并cocos plist、白鹭jsonspine 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。
  • 支持plistjsonatlas等图集的拆解
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    这是一款功能强大的资源管理工具,能够高效地解析并分离plist、json及atlas等多种格式的图集文件,简化游戏与应用开发流程。 Python脚本能够实现多种图集格式的拆解功能,但需要在脚本内修改相应的字段名。目前测试表明,该脚本可以完美地处理TexturePacker生成的各种图集文件类型。
  • 基于Atlas的图集
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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。
  • CocosCreator教程系列——解压出的.apk中的.atlas转换为.plist的方法
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    本教程详细讲解如何使用Cocos Creator引擎开发的游戏,在获取到游戏安装包(.apk)后,提取并处理其中的.atlas资源文件,将其转换成.plist格式,以便于进一步编辑和优化游戏素材。适合有一定编程基础的开发者学习。 在CocosCreator系列教程里讲解了如何将.apk解压出来的.atlas文件转换成.plist文件以便于使用其他项目的图片资源。由于直接从apk中提取的都是.atlas格式,不能直接应用到项目中,因此需要了解这两种文件之间的区别:.atlas 文件的内容结构如下: frame += sourceColorRect\n frame += {{{{{xy}}},{{{size}}}}}\n frame += sourceSize\n frame += {{{size}}}\n frame += \n
  • Atlas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。
  • Python脚本bin
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    本文章介绍如何使用Python编写脚本来自动分割二进制(bin)文件,帮助用户高效处理大数据量的二进制文件。 在IT行业中,bin文件通常指的是二进制文件,它们包含了可执行代码或特定硬件设备所需的固件。这些文件可能会因为多种原因而损坏,例如传输过程中的错误、磁盘问题或是不正确的读写操作。 为了处理这些问题,开发者需要能够对bin文件进行分析以找出可能的问题所在。通过将大型的bin文件拆分成更小的部分,可以逐段检查和分析每个部分的内容。Python是一种广泛使用的编程语言,具有丰富的库和工具来帮助我们实现这一目标。 以下是一个简单的Python脚本示例用于分割bin文件: ```python import os def split_bin(input_file, chunk_size, output_prefix): with open(input_file, rb) as f: for i in range(0, os.path.getsize(input_file), chunk_size): chunk = f.read(chunk_size) if not chunk: break output_file = f{output_prefix}_{i // chunk_size}.bin with open(output_file, wb) as out: out.write(chunk) # 使用方法 split_bin(原始.bin, 1024 * 1024, chunk_) # 分割为1MB的块,前缀为chunk_ ``` 在这个脚本中,我们定义了一个名为`split_bin`的函数。它接受输入bin文件名、每个分割块的大小以及输出文件的前缀。该函数读取输入文件,并每次读取指定大小的数据,然后将这些数据写入新的bin文件。 在实际应用中,可以添加额外的功能如检查文件完整性或使用`hashlib`库来验证校验和。这样可以在发现错误时更精确地定位问题所在。 分割与截取强调了关键步骤在于将大文件划分为小块以便处理。通过Python脚本实现这一功能不仅可以帮助开发者快速定位问题,还可以在需要时重新组合这些分割的bin文件以恢复原始数据。 合并过程通常与分割相反,即读取所有分段并按照原始顺序写入一个新的bin文件中。可以使用类似的Python脚本来确保每个块正确连接起来。 总之,通过将大型二进制文件拆分为小部分进行处理,可以帮助开发者更高效地调试和排查故障。
  • JSON批量转换为Mask的图像Python程序
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    本段介绍一个用于图像分割任务的Python脚本,该工具能够高效地将大量JSON格式的数据文件批量转化为Mask形式,适用于大规模数据处理场景。 该资源是一个Python程序,用于将图像分割的批量JSON文件转换为mask文件,并且是由labelme工具生成的,可以与labelme一起使用。
  • Spine中Atlas资源的
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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。
  • plist图片示例图集
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    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。